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