[学习笔记-opencv篇]基础函数recoverPose

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recoverPose
通过2张图像的对应点和本征矩阵，恢复相机旋转和平移矩阵。

cv::recoverPose(InputArray E, InputArray points1, InputArray points2,
        		InputArray cameraMatrix, OutputArray R,
		        OutputArray t, InputOutputArray mask = noArray() )
  • E 输入本征矩阵；
  • points1 第1帧图片对应的2D点数组，浮点数（单精度或双精度）；
  • points2 第二幅图片的二维像素点，与points1同样大小和类型;</
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OpenCV中的摄像机姿态恢复
m0_74337424的博客
09-05 54
本文详细讲解了如何使用OpenCV中的cv2.recoverPose函数恢复两摄像机之间的相对姿态。通过实例演示，文章介绍了如何利用3D点投影、本质矩阵计算和摄像机内参矩阵来恢复旋转矩阵和位移向量。关键点包括正确使用摄像机内参、处理位移向量的比例不确定性以及验证旋转矩阵的准确性。该函数在三维重建、增强现实等应用中具有重要作用，正确使用时能可靠地恢复摄像机姿态信息。
OpenCV相机标定与3D重建(47)从两幅图像中的一组匹配点恢复相机的姿态（旋转和平移）函数recoverPose()的使用
最新发布
jndingxin的专栏
01-07 1196
cv::recoverPose 是 OpenCV 库中的一个函数，用于从两幅图像中的一组匹配点恢复相机的姿态（旋转和平移）。它还可以计算本质矩阵（Essential Matrix）或基础矩阵（Fundamental Matrix），具体取决于提供的相机内参矩阵。
【Opencv】三维重建之cv::recoverPose()函数（1）
江边小客的博客
08-24 2202
3. cv::recoverPose()中points1和points2的输入顺序，必须也要和求本质矩阵时对函数cv::findEssentialMat()输入的顺序相同。从估计的本质矩阵和两幅图像中的对应点恢复相机之间的旋转和平移，使用光束法则进行检验。distanceThresh：点的距离阈值，用来滤出距离较远的点；,它表示的是points1到points2的变换，也就是。E：已经求解出来的本质矩阵，它是3x3的矩阵；R：求解出来的两帧图片之间的旋转矩阵；t：求解出来的两帧图片之间的平移向量；
Opencv学习（7）——cv::recoverPose()
xiaohu的博客
09-09 6946
Recover relative camera rotation and translation from an estimated essential matrix and the corresponding points in two images 包含头文件： #include <opencv2/calib3d.hpp> recoverPose（）函数解析 int cv::re...
cv::recoverPose()函数
sroman的博客
03-02 894
https://blog.youkuaiyun.com/u011341856/article/details/104116263?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167772614816800226511618%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=167772614816800226511618&biz_id=0&utm_medi
OpenCV中cv::recoverPose()函数详细介绍和用法，以及求解出的R,t的坐标相对关系
一点儿也不萌的萌萌
01-30 1万+
在OpenCV中cv::recoverPose()函数主要是用来从本质矩阵中恢复R,tR,tR,t 该函数在OpenCV中一共有以下这几种形式： int recoverPose( InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, InputArray cameraMatrix, OutputArra...
《视觉SLAM十四讲》ch7视觉里程计1学习笔记（2）——实践部分对数约束求解相机运动的代码解析
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深蓝-视觉slam-第五讲学习笔记
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04-17 2358
第五讲 特征点VO 1.特征点提取与匹配 2.2D-2D 对极几何 3.3D-2D PnP 4. 3D-3D ICP 5. 三角化与深度估计 6.实践 1.特征点提取与匹配 高效：提点和匹配点在几个毫秒之内解决。 评分：评分越高越像角点，只留高分角点。 提角点的算法：FAST角点只有位置，ORB角点既有位置，又有朝向。其他的还有评分和大小信息。 描述子：用来判断两幅图像中的某个点是否为同一个点。（ORB采用二进制描述子） ORB（Oritend fast and brief):旋转之后的关键点（O.
视觉slam14讲学习笔记（持续更新中）
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写在最前面： SLAM特指：特指搭载传感器的主体，在没有环境先验的信息情况下，在运动过程中建立环境模型，通过估计自己的运动。 SLAM的目的是解决两个问题：1、定位 2、地图构建 也就是说，要一边估计出传感器自身的位置，一边要建立周围环境的模型 最终的目标：实时地，在没有先验知识的情况下进行定位和地图重建。 当相机作为传感器的时候，我们要做的就是根据一张张连续运动的图像，从中估计出
视觉SLAM14讲学习笔记
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11-02 3675
SLAM特指：搭载传感器的主体，在没有环境先验的信息情况下，在运动过程中建立环境模型，通过估计自己的运动。 SLAM的目的是解决两个问题：1、定位 2、地图构建 也就是说，要一边估计出传感器自身的位置，一边要建立周围环境的模型 最终的目标：实时地，在没有先验知识的情况下进行定位和地图重建
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特征点的提取 //-- 第一步:检测 Oriented FAST 角点位置 Mat img_1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); Ptr&lt;FeatureDetector&gt; detector = ORB::create(); std::vector&lt;KeyPoint&gt; keypoints_1； detector-&gt;de...
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