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我有两个从不同位置拍摄的同一物体的图像和一个未校准的相机。我想将这些图像对视为立体对。然后我可以估计一个基本矩阵，而不需要任何场景知识。我想知道相机两个相对于第一个相机之间的旋转角度。

  1. pts1 和 pts2 是从已知的特征描述符方法之一获得的匹配关键点数组。RANSAC 用于排除异常值。

F, 掩码 = cv2.findFundamentalMat(pts1,pts2,v2.FM_RANSAC, 3,0.99)

  1. p1fNew 和 p2fNew - 关键点的内点 使用 stereoRectifyUncalibrated 方法，我可以获得两个矩阵来将图像校正到同一平面。retBool, H1, H2 = cv2.stereoRectifyUncalibrated(p1fNew,p2fNew, F, image_size)

通过将这些矩阵相乘，我可以估计一个图像平面到另一个图像平面的转换： T = np.linalg.inv(np.mat(H1)) * np.mat(H2)

如何分解这个 T 矩阵并从中提取从第一个图像中心到另一个图像中心的旋转信息和矢量方向？

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