computer-vision - 如何从共享相机视图的两个基本矩阵计算相对比例？

Question

我知道由两个相机视图 A 和 B 之间的基本矩阵F _AB表示的比例仅在一个比例范围内是正确的（即，您不知道您是近距离观察小树还是更远地观察大树离开）。

但是，给定三个点a、b、c和两个基本矩阵F _AB和F _BC，它应该能够关联它们的相对比例。我的第一个想法是只选择所有三个视图中都存在的两个特征，并使用F _AB和F _BC计算它们的距离，然后将它们分开。也许对所有三个视图中存在的所有特征进行平均？我在正确的轨道上，还是有更好的方法来做到这一点？

标签： computer-visionlinear-algebrastructure-from-motion

Answer 1

如果您知道相机的内在参数，您可以通过三角测量来估计 3D 点。已知点 a 和 b 之间的距离 d(a, b)，然后您可以使用 s = d(a, b) / d(a', b') 直接估计比例因子 s，其中 d(a', b ') 是三角化点的距离。如果可以接受任意比例，则可以使用与另一对的距离 d(a', b') 作为参考。为了鲁棒性，使用点计算比例因子并使用平均值作为最终比例因子。

如果您有足够的点对应关系，您可以使用捆绑调整来进一步改进参数。旋转和平移可以从基本矩阵计算，而基本矩阵又可以从相机内在矩阵和基本矩阵计算。