本质上,两幅视图之间的对极几何是图像平面与以极线为轴的平面束的交的几何。这种几何通常由立体匹配中搜索对应点的问题驱动的。本质矩阵是对极几何的代数表示 基线:左右相机光心的连线 对级平面:空间点,两个相机光心决定的平面 对极点:基线与两图像平面的交点 对极线:级平面与图像平面交线 设世界原点在O_1处,...
工程中,通常匹配的点比较多,这时可以通过构造最小二乘法来进行求解E,但是由于存在误匹配的情况,所以更多的是使用随机采样一致性(RANSAC)来求解 4.三角测距来测量深度 根据对极几何的定义,x1,x2x1,x2为两个特征点归一化的坐标,则满足: s1x1=s2Rx2+ts1x1=s2Rx2+t,两边同时左乘x1x1^得 s2s2x1x1Rx2+Rx2+x1...
【SLAM】高翔十四讲 —— 第七讲 视觉里程计(前端),特征点法、对极几何(2D2D)、PnP(3D2D)、ICP(3D3D) 云壑灵 苔痕上阶绿,草色入帘青。谈笑有鸿儒,往来无白丁。 1 人赞同了该文章 目录 收起 一、特征点法 1. 特征点 2.ORB特征 (1)FAST关键点 (2)BRIEF描述子 3.特征匹配 4.相机运动的估计...
本文将介绍利用对极几何实现2D-2D点估计相机运动3D位姿。 当相机为单目时,我们只知道2D的像素坐标,问题是根据两组2D点估计相机运动。该问题用对极几何来解决。 当相机为双目、RGB-D时,或者我们通过某种方法得到了距离信息,那问题就是根据两组3D点估计运动。该问题通常用ICP来解决。 如果我们有3D点和它们在相机的...
1.2D-2D对极几何 输入:相机内参、像素匹配点对,输出:相机位姿 1.1本质矩阵 EE矩阵E=t∧RE=t∧R 对极约束:xT2t∧Rx1=0x2Tt∧Rx1=0,x1,x2x1,x2都是相机系归一化点坐标。 推导:z1x1=Pw,z2x2=RPw+tz1x1=Pw,z2x2=RPw+t x∧2t∧z2x2=x∧2t∧Rz1x1=0x2∧t∧z2x2=x2∧t∧Rz1x1=0 ...
单目视觉中的核心概念之一是2D-2D对极几何，它涉及到相机与空间点之间的几何关系。首先，基线定义为两个相机光心连线，它是理解对极几何的关键起点。对极平面是一个特殊的平面，由空间中的一个点和两个相机的光心共同决定。这个平面与图像平面有特定的交点，我们称之为对极点，它们是基线与图像平面的...
2D-2D对极几何 今天跟着视觉SLAM十四讲 重新推导了一下2D-2D的对极几何公式,对坐标变化公式Pc2=R×Pc1+tP_{c2}=R×P_{c1}+tPc2=R×Pc1+t又有了新的认识 先放上参考链接:https://www.cnblogs.com/houkai/p/6661607.html 这里面到的这么一个关系:Pc2=R(Pc1−T)P_{c2}=R......
一、对极几何 如下图所示,相机在两个不同的位置(蓝色位置和绿色位置)同时观测到了同一个点X。根据上一篇文章《OpenCV提取ORB特征并匹配》,我们可以将X在两个相机平面上的投影x点和x'点的像素坐标匹配起来。此时,x和x'便满足一个约束,称为对极约束。
对于八对点时:最小二乘 有外点时:RANSAC 2D-2D对极几何小结 2D-2D情况下,只知道图像坐标之间的对应关系 当特征点在平面上时,(例如俯视或者仰视),使用H恢复R,t 否则,使用E或F恢复R,t t没有尺度 求得R,t后: 利用三角化计算特征点的3D位置(深度) ...
有外点时:RANSAC 2D-2D对极几何小结 2D-2D情况下,只知道图像坐标之间的对应关系 当特征点在平面上时,(例如俯视或者仰视),使用H恢复R,t 否则,使用E或F恢复R,t t没有尺度 求得R,t后: 利用三角化计算特征点的3D位置(深度) 实际中用于单目SLAM的初始化部分...