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MATLAB 的estimateUncalibratedRectification在数学/几何方面有什么作用？

它究竟计算什么？

据我了解，如果相机参数未知，则只能从两个图像计算基本矩阵，而不是基本矩阵。

因此，据我了解，estimateUncalibratedRectification的结果对于某种变换应该是模棱两可的，T因为基本矩阵（如果相机的内在参数未知，则可以从两个图像中计算出来）对于任意投影变换来说是模棱两可的.

它是否正确 ？

我的猜测是estimateUncalibratedRectification计算一个射影变换P1和image1另一个射影变换P2，image2这样当在相应的图像上使用这两个变换（P1和P2）时，结果图像（R1和R2）将在相应的核线将被校正的意义上位于同一行中，如下图所示。

在此处输入图像描述

我的问题是：这个结果有多模棱两可？我的感觉是，由此产生的转换对于某些转换来说是模棱两可的，P1但我真的不明白这可能是什么。P2TT

有人可以解释一下estimateUncalibratedRectification概念上/数学上/几何上的工作原理，并告诉什么T是可能的吗？

换句话说，当应用于和时将产生图像对的变换是什么 ，它将具有与 和 相同的校正属性，即对应的极线出现在 和 中的匹配行中，就像它们在和中一样？TR1R2TR1TR2R1R2TR1TR2R1R2

这是什么T？有这样的T吗？

PS .：我estimateUncalibratedRectification.m在发布这个问题之前已经阅读了代码，但这让我变得不明智。

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如果内在函数未知，则结果对于投影变换来说是模棱两可的。换句话说，如果您使用estimateUncalibratedRectification校正一对图像，然后计算视差并进行 3D 重建，那么您将重建 3D 场景直至进行投影变换。直线将是直的，平行线将是平行的，但您的角度和尺寸可能是错误的。

要确定该投影变换是什么，您需要更多信息。如果您了解相机的内在特性，那么您就可以进行规模重建。换句话说，您可以获得正确的角度和相对大小。要获得正确的比例，您需要知道基线（相机之间的距离）或场景中某些参考对象的大小。

解决此问题的更直接方法是使用 Camera Calibrator 应用程序或 Stereo Camera Calibrator 应用程序校准您的相机。

于 2015-03-10T14:20:26.610 回答