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我正在尝试从基本矩阵中提取旋转矩阵和平移向量。

<pre><code>
SVD svd(E,SVD::MODIFY_A);
Mat svd_u = svd.u;
Mat svd_vt = svd.vt;
Mat svd_w = svd.w;

Matx33d W(0,-1,0,
          1,0,0,
          0,0,1);

Mat_<double> R = svd_u * Mat(W).t() * svd_vt; //or svd_u * Mat(W) * svd_vt; 
Mat_<double> t = svd_u.col(2); //or -svd_u.col(2)
</code></pre>

但是，当我使用 R 和 T 时（例如，获得校正图像），结果似乎不正确（黑色图像或一些明显错误的输出），即使我使用了可能的 R 和 T 的不同组合。

我怀疑E。根据教科书，如果我们有，我的计算是正确的：

E = U*diag(1, 1, 0)*Vt

在我的情况下 svd.w 应该是diag(1, 1, 0) [至少在比例方面]，并非如此。这是我的输出示例：

svd.w = [21.47903827647813; 20.28555196246256；5.167099204708699e-010]

此外，E 的两个特征值应该相等，第三个应该为零。在同样的情况下，结果是：

E 的特征值 = 0.0000 + 0.0000i, 0.3143 +20.8610i, 0.3143 -20.8610i

如您所见，其中两个是复共轭。

现在，问题是：

  • E 的分解和 R 和 T 的计算是否以正确的方式进行？
  • 如果计算正确，为什么结果不满足本质矩阵的内部规则？
  • 如果 E、R 和 T 一切正常，为什么它们得到的校正图像不正确？

我从基本矩阵中得到 E，我认为这是正确的。我在左右图像上都画了极线，它们都通过相关点（对于用于计算基本矩阵的所有 16 个点）。

任何帮助，将不胜感激。谢谢！

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我看到两个问题。

首先，扣除第三条对角线项的可忽略值，您的 E 大约比理想值低 6%：err_percent = (21.48 - 20.29) / 20.29 * 100 。听起来很小，但就像素误差而言，它可能是一个更大的数量。

因此，我首先在 SVD 分解后用理想的 E 替换 E：Er = U * diag(1,1,0) * Vt。

其次，教科书分解承认 4 种解决方案，其中只有一种在物理上是合理的（即在相机前面有 3D 点）。你可能会碰到一个非物理的。请参阅http://en.wikipedia.org/wiki/Essential_matrix#Determining_R_and_t_from_E。

于 2014-01-21T14:04:00.983 回答