对极几何(Epipolar Geometry)描述的是两幅视图之间的内在射影关系,与外部场景无关,只依赖于摄像机内参数和这两幅试图之间的的相对姿态 1. 什么是对极几何·粗略概念 提到对极几何,一定是对二幅图像而言,对极…
一种是立体匹配问题。当两个视点之间的空间位置关系已知时,由于对极几何的几何模型定义的约束条件,立体图像对上的搜索空间仅位于两个图像中。需要在相应的对极线搜索,并且原始的二维搜索问题直接简化为一维搜索。双目测距是这方面的应用之一。 第二个是确定两个目标点的相对位置和姿态。在未知视角位置的情况下,通过在...
对极几何,PnP,ICP 和BA之间的关系 一.基本概念 注意这里的BA 指的就是目标函数中的f函数为普通相机的观测方程的非线性优化解算方法,所以本文中BA与非线性优化同概念. 对极几何,PnP,ICP 一般都只用于前端,为BA提供初值(这里的BA可能是前端也可能是后端),但是PnP和ICP都可能会用到BA的方法. BA在前端后端都会用...
对极几何(Epipolar Geometry)是Structure from Motion问题中,在两个相机位置产生的两幅图像的之间存在的一种特殊几何关系,是sfm问题中2D-2D求解两帧间相机姿态的基本模型。 基本模型 其中c0、c1为两个相机中心,p为空间中一点,p在c0、c1对应像平面上的投影分别为x0、x1。c0、c1连线与像平面的交点e0、e1称为极点...
对极几何 对极几何是视图几何理论的基础,对极几何(Epipolar Geometry)描述了同一场景两幅图像之间的视觉几何关系。 设两相机的中心分别为Ol和Or,两图像平面分别为I和 ,P为共同视域中的场景空间点,它在两幅图像平面上的像点分别为pl和pr。对极几何关系中主要包含以下几何元素:...
1 对极几何 对极几何约束 假设在第一帧的坐标系下,设P的空间位置为 P=[X,Y,Z]T根据针孔相机成像模型,我们知道两个像素点p1,p2的像素位置为 (1)s1p1=KP,s2p2=K(RP+t)这里K为相机内参矩阵,R,t为两个坐标系的相对运动。注意这里的p1,p2使用的是齐次坐标。
对极平面:这是一个包含基线的平面。有一组对极平面(以基线为轴旋转)。上图中的一个示例是CXC' 对极线:对极平面和像平面之间的相交线。在上面的图片的例子是xe与x'e'。 对极几何有什么用? 一种是立体匹配问题。当两个视点之间的空间位置关系已知时,由于对极几何的几何模型定义的...
·计算机视觉」立体视觉 对极几何 (Epipolar Geometry) 本质矩阵E 基础矩阵F (加入内参)先思考一个问题:用两个相机在不同的位置拍摄同一物体,如果两张照片中的景物有重叠的部分,我们有理由相信,这两张照片之间存在一定的对应关系,本节的任务就是如何描述它们之间的对应关系,描述工具是对极几何,它是研究立体视觉的...
对极几何假设我们现在有两张从不同视角拍摄的,关于同一个物体的图片,如Fig 2.1所示,最为朴素的想法就是从一个2D区域中去寻找对应点,这样显然我们的计算复杂度很高,而且还不一定精准,那么我们有没有能够改善这个算法的方案呢?我们能不能对对应点的可能搜索范围进一步缩小呢?答案是可以的。
对极几何在计算机视觉和摄影测量等领域发挥着关键作用,主要体现在以下几个方面: 相机标定与校正 -本质矩阵和基础矩阵估计:对极几何中的本质矩阵(Essential Matrix)和基础矩阵(Fundamental Matrix)是描述两视图之间对极几何关系的核心。通过匹配多组图像中的对应点,可以计算出这些矩阵。本质矩阵包含了相机的内参数和相对...