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我需要使用部分校准的相机的图像校正，即只知道内在参数。所以首先我匹配一些关键点并使用findFundamentalMat(...). 这是我到目前为止的结果，看起来还可以吗？

关键点看起来不错

我得到的平均错误是：274.326（看起来很多？）我用来计算这个值的代码如下：

vector<Point3f> linesL;
vector<Point3f> linesR;
computeCorrespondEpilines(pL, 1, f, linesL);
computeCorrespondEpilines(pR, 2, f, linesR);
double avgErr = 0;

for(int i = 0; i < linesL.size(); i++ ) {

    double err = fabs(pL[i].x*linesR[i].x +
    pL[i].y*linesR[i].y + linesR[i].z) +
    fabs(pR[i].x*linesL[i].x +
    pR[i].y*linesL[i].y + linesL[i].z);
    if(err != err)
        cout << "nan" << endl;
    cout << err << endl;
    avgErr += err;
}
cout << "avg err = " << avgErr/linesL.size() << endl;

这是齐次坐标的简单距离公式，对吧？然后我基本上是这样做的：

Mat h1, h2;
Mat w;
stereoRectifyUncalibrated(pL, pR, f, imgL.size(), h1, h2);
warpPerspective(imgL, w, h1, imgL.size());

但是当尝试显示图像时，它看起来像这样： 错误转化

所以我的问题是：我做错了什么？我也知道 ransac 是不确定的，但我的平均误差有时在前面提到的 270 左右，但有时会上升到 3.79508e+19 等。

PS：pL 和 pR，是使用 f 的掩码过滤的匹配点，阈值为 3。我知道这里有一些关于这个主题的线索，我也确实按照那里给出的指示，我的问题只是在当前的情况下找到问题的根源。

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