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  • 2019-10-13 15:04:46


    1. 本质矩阵求解相机运动

    通过 Essential 矩阵求解相机运动
    视觉SLAM笔记(31) 特征提取和匹配 的程序提供了特征匹配
    而这次就使用匹配好的特征点来计算 E E

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    recoverPose
    通过2张图像的对应点和本征矩阵,恢复相机旋转和平移矩阵。

    cv::recoverPose(InputArray E, InputArray points1, InputArray points2,
            		InputArray cameraMatrix, OutputArray R,
    		        OutputArray t, InputOutputArray mask = noArray() )
    
    • E 输入本征矩阵;
    • points1 第1帧图片对应的2D点数组,浮点数(单精度或双精度);
    • points2 第二幅图片的二维像素点,与points1同样大小和类型;
    • cameraMatrix 相机内参矩阵,注意points1points2是具有相同内参矩阵的特征点;
    • R 恢复的旋转矩阵;
    • T 恢复的平移矩阵;
    • maskpoints1points2中的特征点输入/输出掩码。如果不为空,则在points1points2中标记特征点,此时给定基本矩阵E,只有这些特征点将被用来恢复pose。在输出掩码中,只标记通过完整性检查的特征点。

    eg.

    recoverPose(E, points1, points2, K, R, T);
    

    参考
    Opencv学习(7)——cv::recoverPose()

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  • Opencv学习(7)——cv::recoverPose()

    千次阅读 2019-09-09 16:15:03
    Recover relative camera rotation and translation from an estimated essential matrix and the corresponding points in two images 包含头文件: #include <...recoverPose()函数解析 int cv::re...

    Recover relative camera rotation and translation from an estimated essential matrix and the corresponding points in two images

    包含头文件:

    #include <opencv2/calib3d.hpp>
    

    recoverPose()函数解析

    int cv::recoverPose 	( 	InputArray  	E,
    		InputArray  	points1,
    		InputArray  	points2,
    		InputArray  	cameraMatrix,
    		OutputArray  	R,
    		OutputArray  	t,
    		InputOutputArray  	mask = noArray() 
    	) 		
    
    
    
    
    Python:
    	retval, R, t, mask	=	cv.recoverPose(	E, points1, points2, cameraMatrix[, R[, t[, mask]]]	)
    	retval, R, t, mask	=	cv.recoverPose(	E, points1, points2[, R[, t[, focal[, pp[, mask]]]]]	)
    	retval, R, t, mask, triangulatedPoints	=	cv.recoverPose(	E, points1, points2, cameraMatrix, distanceThresh[, R[, t[, mask[, triangulatedPoints]]]]	)
    

    在这里插入图片描述

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  • 在OpenCV中cv::recoverPose()函数主要是用来从本质矩阵中恢复R,tR,tR,t 该函数在OpenCV中一共有以下这几种形式: int recoverPose( InputArray E, InputArray points1, InputArray points2, InputArray camera...

    在OpenCV中cv::recoverPose()函数主要是用来从本质矩阵中恢复 R , t R,t R,t

    该函数在OpenCV中一共有以下这几种形式:

    int recoverPose( InputArray E, InputArray points1, InputArray points2,
                     InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t,
                     InputOutputArray mask = noArray() );
    
    int recoverPose( InputArray E, InputArray points1, InputArray points2,
                     OutputArray R, OutputArray t, double focal = 1.0,
                     Point2d pp = Point2d(0, 0), InputOutputArray mask = noArray() );
    
    int recoverPose( InputArray E, InputArray points1, InputArray points2,
                     InputArray cameraMatrix, OutputArray R, OutputArray t, 
                     double distanceThresh, InputOutputArray mask = noArray(),
                     OutputArray triangulatedPoints = noArray());
    

    参数介绍:
      E:已经求解出来的本质矩阵,它是3x3的矩阵;
      points1:第一张图片中的点;
      points2:第二张图片中的点;
      cameraMatrix:相机内参矩阵,它是3x3的矩阵;
      R:求解出来的两帧图片之间的旋转矩阵;
      t:求解出来的两帧图片之间的平移向量;
      focal:相机焦距;
      pp:像素坐标的原点;
      distanceThresh:点的距离阈值,用来滤出距离较远的点;
      triangulatedPoints:通过三角化还原点;

    注意:
      1. 通过该函数求解出来的 R , t R,t R,t,它表示的是points1points2的变换,也就是 R 1 t o 2 R_{1to2} R1to2 t 1 t o 2 t_{1to2} t1to2
      2.该函数求解出来的 R , t R,t R,t已经是最合适的 R , t R,t R,t,已经通过内部的代码去掉了另外三种错误的解
      3. cv::recoverPose()points1points2的输入顺序,必须也要和求本质矩阵时对函数cv::findEssentialMat()输入的顺序相同(可以参考如下例子)

    代码示例

    //求解两张图片对应的本质矩阵
    cv::Mat essential_matrix = cv::findEssentialMat(points1, points2, K,  cv::RANSAC);
    
    //从本质矩阵中恢复R,t
    cv::Mat R;
    cv::Mat t;
    cv::recoverPose(essential_matrix, points1, points2, K, R, t);
    

    展开全文
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recoverpose wcoordinatesystem