图像间投影关系
成像过程：
薄镜公式：1/f=1/do=1/di;do:物体到镜子距离
di：成像面到镜子距离
针孔照相机模型
对极线
十五天掌握OpenCV——对极几何（Epipolar Geometry）_尹江 _ Cecil-CSDN博客
计算基础矩阵的函数：
int cvFindFundamentalMat( const CvMat* points1, const CvMat* points2, CvMat* fundamental_matrix, int method=CV_FM_RANSAC, double param1=1., double param2=0.99, CvMat* status=NULL);
points1
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第一幅图像点的数组，大小为2xN/Nx2 或 3xN/Nx3 (N 点的个数)，多通道的1xN或Nx1也可以。点坐标应该是浮点数(双精度或单精度)。:
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points2
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第二副图像的点的数组，格式、大小与第一幅图像相同。
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fundamental_matrix
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输出的基本矩阵。大小是 3x3 或者 9x3 ，(7-点法最多可返回三个矩阵).
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method
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计算基本矩阵的方法
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CV_FM_7POINT – 7-点算法，点数目= 7（选择方法一，返回9*3矩阵，因为方程不定）
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CV_FM_8POINT – 8-点算法，点数目 >= 8
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CV_FM_RANSAC – RANSAC 算法，点数目 >= 8
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CV_FM_LMEDS - LMedS 算法，点数目 >= 8
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param1
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这个参数只用于方法RANSAC。它是点到对极线的最大距离，超过这个值的点将被舍弃，不用于后面的计算。通常这个值的设定是0.5 or 1.0 。
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param2
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这个参数只用于方法RANSAC 或 LMedS 。 它表示矩阵正确的可信度。例如可以被设为0.99 。
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status
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具有N个元素的输出数组，在计算过程中没有被舍弃的点，元素被被置为1；否则置为0。这个数组只可以在方法RANSAC and LMedS 情况下使用；在其它方法的情况下，status一律被置为1。这个参数是可选参数。
函数 FindFundamentalMat 利用上面列出的四种方法之一计算基本矩阵，并返回基本矩阵的值：没有找到矩阵，返回0，找到一个矩阵返回1，多个矩阵返回3。 计算出的基本矩阵可以传递给函数cvComputeCorrespondEpilines来计算指定点的对极线。
cv.computeCorrespondEpilines(points, whichImage, F, lines)
oints：输入点。类型为CV_32FC2N×1或1×N矩阵。
whichImage：包含点的图像(1或2)的索引。
F：基本矩阵，可使用findFundamentalMat或stereoRectify 进行估计。
lines：对应于另一幅图像中点的极线的输出向量（a，b，c）表示直线ax+by+c=0。
