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从基本矩阵分解中，我们获得反射矩阵对的旋转和平移。这导致(Rc,c', tc,c')每个特征三角剖分有 4 个可能的对。我正在使用 RANSAC 中的基本矩阵估计来检测异常值。因此，在每次 Ransac 迭代中，我都会执行以下操作：

  1. 使用五点算法估计基本矩阵。
  2. 分解导致 4 个可能的基本矩阵(Rc,c', tc,c')。
  3. 计算与数据集的每个 3D 点的预先计算阈值以下的重投影误差相对应的内点数。

我的问题是，我应该对 3D 点的 4 种可能性重复计算重投影误差，还是可以在计算整个数据集的重投影误差之前执行消歧并仅获得一个 3D 点？

如果可以事先进行消歧，我们将需要 3 个 3D 点，如何确保这些点是内点而不是内点？

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