摘要:
1、设是两组Rd空间的点集,可根据这两个点集计算它们之间的旋转平移信息。 2、设R为不变量,对T求导得: 令 则 将(4)带入(1)得: 令 则 (相当于对原来点集做减中心点预处理,再求旋转量) 3、 计算旋转量 因为R为正交阵且,均为标量, 所以 所以 而 令,对S进行SVD分解,则 令,则M为正 阅读全文
摘要:
以相机1作为参考坐标系,三维空间一点P(X,Y,Z)在两个相机的像点是P1,P2。 相机1无旋转平移,则P1=KP,P2=K(RP+T)【R,T是相机2相对于相机1的位姿】 同时用t叉乘上式得: 令【F即是基本矩阵】 则本质矩阵为E 当利用相关方法如八点法求得F后,结合相机内参数可求得本质矩阵E,从 阅读全文
摘要:
1、设平面π上一点P,在相机1坐标为X1,π法向量在相机1坐标系下为N。 相机1中心o到π的距离d=NTX1 即NTX1/d=1。 2、设相机1与相机2的相对位姿为R,T,P在相机2的投影为X2,则X2=RX1+T=(R+TNT/d)X1=H’X1,其中H‘=R+TNT/d。 将X1X2变换到像素坐 阅读全文
摘要:
SIFT算法是一种基于尺度空间的算法。利用SIFT提取出的特征点对旋转、尺度变化、亮度变化具有不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也有一定的稳定性。 SIFT实现特征的匹配主要包括四个步骤: 提取特征点 计算关特征点的描述子 利用描述子的相似程度对特征点进行匹配 消除误匹配点 1、 提取特征点 构建尺 阅读全文