1.2 直接使用函数 利用openCV 提供的findEssentialMat函数可以直接得到 E 矩阵 Mat E = findEssentialMat(matchedPoints1, matchedPoints2, K, RANSAC, 0.999, 1.0, inliers); 1. 2 相机姿态恢复 这一步可以使用SVD来通过 E 矩阵获取相对旋转矩阵 R和平移向量 t 但是OpenCV直接提供了一个非常便捷的函数 ——rec...
接着,使用描述符在两幅图像之间进行特征匹配。有了匹配的特征点之后,就可以使用RANSAC或LMedS方法来估计本质矩阵(Essential Matrix),这一矩阵可以用来恢复相对旋转和平移,也即相机的相对位置。 一、特征检测与描述 在OpenCV中,可以使用多种算法来检测图像中的关键点并计算相应的描述符。算法的选择取决于需求,例如SIFT和...
error: OpenCV(4.5.3) /tmp/pip-req-build-l1r0y34w/opencv/modules/calib3d/src/usac/essential_solver.cpp:197: error: (-213:The function/feature is not implemented) To use essential matrix solver LAPACK or Eigen has to be installed! in function 'estimate' ...
38 Mat transM = findEssentialMat(vLeftP2f, vRightP2f, cameraMatrix,RANSAC, 0.999, 1.0, vTemp); 39 vector<DMatch> optimizeM; 40 for(int i = 0; i < vTemp.size(); i++) 41 { 42 if(vTemp[i]) 43 { 44 optimizeM.push_back(mMatches[i]); 45 } 46 } 47 mMatches.swap(optimize...
得到匹配点后,就可以使用OpenCV3.0中新加入的函数findEssentialMat()来求取本征矩阵了。得到本征矩阵后,再使用另一个函数对本征矩阵进行分解,并返回两相机之间的相对变换R和T。注意这里的T是在第二个相机的坐标系下表示的,也就是说,其方向从第二个相机指向第一个相机(即世界坐标系所在的相机),且它的长度等于1。
cv::Mat essential = cv::findEssentialMat(points1, points2, cameraMatrix, // 内部参数 cv::RANSAC, 0.9, 1.0, // RANSAC 方法 inliers); // 提取到的内点 cout << "求出本质矩阵" << endl; // 根据本质矩阵还原相机的相对姿态 cv::Mat rotation, translation; ...
def _find_fundamental_matrix(self): self.F, self.Fmask = cv2.findFundamentalMat(self.match_pts1, self.match_pts2, cv2.FM_RANSAC, 0.1, 0.99) 基本矩阵和基本矩阵之间的唯一区别是,后者在校正图像上运行: def _find_essential_matrix(self): self.E = self.K.T.dot(self.F).dot(self.K) 然...
问题 我试图使用搅拌机来创建合成图像,用于OpenCV的姿态估计(具体来说,OpenCV的findEssentialMat和recoverPose)。然而,我发现OpenCV返回的旋转矩阵R对于相机的Y和Z轴的旋转是校正的,而不是它的X轴。我怀疑这是因为Blender和OpenCV有不同的相机模型(见图表),但我不知道如何纠正这 ...
System information (version) OpenCV 4.3 MacOS X Xcode 11 Detailed description I'm trying to use cv::findEssentialMat and cv::recoverPose. It seems it fails to recover the pose of a simple case when the camera is just translated. I have s...
find_transform(K, p1, p2):#K是相机解焦距参数矩阵focal_length = 0.5 * (K[0, 0]+ K[1, 1])principle_point = (K[0, 2], K[1, 2])E, mask = cv2.findEssentialMat(p1, p2, focal_length, principle_point, cv2.RANSAC, 0.999, 1.0)#本函数用与计算本质矩阵EcameraMatrix = np.array(...