基础矩阵就是这种约束关系的代数表示。它具体表示的是图像中的像点 p1 到另一幅图像对极线 l2 的映射,有如下公式 映射 而和像点 p1 匹配的另一个像点 p2必定在对集线 l2上,所以有 两个视角下同一个场景点的像点之间的关系 基础矩阵是一个 3×3 的矩阵,且使用的是齐次坐标系,所以可以用8个匹配的特征点来求解出基础矩阵F。这种方
RANSAC算法是一种迭代算法,它从一个包含噪声和错误的数据集中估计数学模型的参数。在特征匹配中,我们可以将基础矩阵F视为这样一个模型。基础矩阵F描述了两个相机之间的几何关系,是立体视觉和特征匹配中的关键概念。 RANSAC算法的工作原理如下: 随机采样:从数据集中随机选择一定数量的样本(通常是最小样本数,对于基础矩阵...
基本矩阵求解方法主要有: 1)直接线性变换法 a)8点法 b)最小二乘法 2)基于RANSAC的鲁棒方法。 先简单介绍一下直接线性变换法: 注: 三个红线标注的三个等式等价。 在上述分析过程中,如果n>=8时,最小二乘法求解是否是最优估计呢? 接下来,我们重点探讨一下这个问题。 二 稳健估计 2.1 稳健的定义 稳健(robu...
基础矩阵,本质矩阵,单应性矩阵讲解 ORB-SLAM点云地图中相机的位姿初始化,无论算法工作在平面场景,还是非平面场景下,都能够完成初始化的工作。其中主要是使用了适用于平面场景的单应性矩阵H和适用于非平面场景的基础矩阵F,程序中通过一个评分规则来选择适合的模型,恢复相机的旋转矩阵R和平移矩阵t 那么下面主要讲解...
接下来我们介绍基础矩阵。 两幅视图存在两个关系:第一种,通过对极几何一幅图像上的点可以确定另外一幅图像上的一条直线;另外一种,通过上一种映射... 查看原文 基于RobHess的SIFT图像拼接知识点随笔 1.SIFT算法具有尺度不变性在于构建的高斯尺度空间; 2.SIFT算法具有旋转不变性在于特征方向向量; 3.K-d数以...
1.基础矩阵 一个场景中的一个空间点在不同视角下的像点存在一种约束关系,称为对极约束。基础矩阵就是这种约束关系的代数表示。它具体表示的是图像中的像点p1到另一幅图像对极线l2的映射,有如下公式 映射 而和像点p1匹配的另一个像点p2必定在对集线l2上,所以有 ...
1.基础矩阵 一个场景中的一个空间点在不同视角下的像点存在一种约束关系,称为对极约束。基础矩阵就是这种约束关系的代数表示。它具体表示的是图像中的像点p1到另一幅图像对极线l2的映射,有如下公式 映射 而和像点p1匹配的另一个像点p2必定在对集线l2上,所以有 ...
大家好,又见面了,这段时间一直在研究通过估算的方式来求解单应矩阵;在研究的过程中,刚好发现也同样适用于估算本质矩阵和基础矩阵;现在写篇文章来谈一下自己的心得和获得; 在上一篇文章中,介绍了利用四对点,来获取两个坐标系之间的单应矩阵; 这时候就有个疑问,为什么已经通过上一篇的方法,求解出坐标系之间的关系...
这个测试基于RANSAC算法,即使匹配项中有异常数据,该算法仍然可以计算基础矩阵(下一节将解释这个方法): 使用RobustMatcher类可以很方便地对两幅图像进行鲁棒匹配,代码如下所示: 结果得到x个匹配项,如下图所示。 通常情况下,得到的匹配项都很合理。不过也会有意外发生,比如基础矩阵对应的对极线上有时会出现一些错误的...
上述代码有些长,因为关键点必须在计算基础矩阵前转换为cv::Point2f。在使用含有 CV::EM_RANSAC标志的函数cv:finaFundamentalMat时,会提供两个附加参数。第一个参 数是可信度等级,它决定了执行选代的次数(默认值是0.99)。第二个参数是点到对极线的最大 ...