我从两个相同品牌的相机拍摄的两张图像相距一定距离,捕捉相同的场景。我想计算两个相机之间的真实世界旋转和平移。为了实现这一点,我首先提取了两幅图像的 SIFT 特征并进行匹配。
我现在有基本矩阵和单应矩阵。然而无法继续前进,很多混乱。谁能帮我估计两个相机之间的旋转和平移?
我正在使用 OpenCV 进行特征提取和匹配、单应性计算。
我从两个相同品牌的相机拍摄的两张图像相距一定距离,捕捉相同的场景。我想计算两个相机之间的真实世界旋转和平移。为了实现这一点,我首先提取了两幅图像的 SIFT 特征并进行匹配。
我现在有基本矩阵和单应矩阵。然而无法继续前进,很多混乱。谁能帮我估计两个相机之间的旋转和平移?
我正在使用 OpenCV 进行特征提取和匹配、单应性计算。
如果你有 Homography 那么你也有旋转。一旦你有了单应性,就很容易得到旋转和平移矩阵。
例如,如果您使用的是 OpenCV c++:
param[in] H
param[out] pose
void cameraPoseFromHomography(const Mat& H, Mat& pose)
{
pose = Mat::eye(3, 4, CV_32FC1); // 3x4 matrix, the camera pose
float norm1 = (float)norm(H.col(0));
float norm2 = (float)norm(H.col(1));
float tnorm = (norm1 + norm2) / 2.0f; // Normalization value
Mat p1 = H.col(0); // Pointer to first column of H
Mat p2 = pose.col(0); // Pointer to first column of pose (empty)
cv::normalize(p1, p2); // Normalize the rotation, and copies the column to pose
p1 = H.col(1); // Pointer to second column of H
p2 = pose.col(1); // Pointer to second column of pose (empty)
cv::normalize(p1, p2); // Normalize the rotation and copies the column to pose
p1 = pose.col(0);
p2 = pose.col(1);
Mat p3 = p1.cross(p2); // Computes the cross-product of p1 and p2
Mat c2 = pose.col(2); // Pointer to third column of pose
p3.copyTo(c2); // Third column is the crossproduct of columns one and two
pose.col(3) = H.col(2) / tnorm; //vector t [R|t] is the last column of pose
}
此函数从包含旋转的单应性计算相机位姿。有关进一步的理论信息,请遵循此线程。