关于基本矩阵的问题，如果我有一个立体声对（2 jpeg）并且我想应用 Peter Kovesi 或 Zisserman 的函数来获得 F，我该如何检索 P1 和 P2？这两个矩阵是来自两个图像的 3x4 矩阵，但我不知道它们是如何相关的......如果我从灰度第一张图像中获取随机 3x4 矩阵并在第二张图像中获取对应的 3x4 矩阵，是否正确？第一个使用一些匹配技术，例如相关性？如果是，您是否认为 3x4 矩阵不够详细？
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计算机视觉系统工具箱包含一个函数estimateFundamentalMatrix可以满足您的需求。查看此示例，了解如何估计基本矩阵，然后将其用于立体校正。
于 2013-12-30T16:15:31.973 回答
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好吧，一旦您完成相机校准和 3D 重建，您的大部分疑问都会得到澄清。
于 2013-12-30T18:13:13.953 回答
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您不应该尝试F从C0和构造，而C1应该在两个图像之间使用特征匹配并F从匹配的关键点进行计算。
然后，您可以设置C0为eye并计算C1自F
于 2014-01-05T09:06:49.580 回答