估计单目相机的运动

Question

我已经阅读了讲座和主题，并且已经工作了几周，但是我无法找到描述相机运动的方法。 我不想重建3D世界。 我正在使用OpenCV。

我有一个单目相机和一个未知的单词。 我有内部和失真参数。 我有特征和对应关系。 因此，我正在寻找两个帧之间的旋转和平移。 我想将我的第一张图像视为XYZ轴的原点。

我使用基本矩阵和本质矩阵来查找外部参数（R，T），但我并不确定。 我得到了以下结果：

R [0.040437..., 0.116076..., -0.992416..., 0.076999..., -0.99063..., -0.112731..., -0.996211.., -0.071848.., -0.048994...] T [0.6924183...; 0.081694...; -716885...]

如何检查它们是否好？

我计算了欧几里得距离以查看3D中的距离，但我得到了错误的值。

请问有人可以给我一些详细信息或指导吗？ 希望我表达清楚。

问候

- user1553010

Answer 1

你的意思是“世界”吗？这个问题并不是关于代码的，而是涉及到理论，因此不太适合在stackoverflow上讨论。

https://stackoverflow.com/faq

回答你的问题。如果你有R和T，那么你可以计算每个点的3D坐标。从那里，你可以将每个点重新投影到另一个相机上，并计算观察点和预测点之间的残差误差。如果误差在一个像素左右，那么它可能是有效的。

- lessthanoptimal

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是的，我的意思是世界抱歉。我忘了说我在使用OpenCV！因此，使用R和T，我必须找到投影矩阵并使用triangulatePoint()找到每个点的3D坐标，就像您所说的那样。我可以使用SolvePnP()进行重新投影吗？我是对的吗？ - user1553010

Answer 2

基本上，这种方法会使每个连续帧的比例因子未知，因此您可能会得到奇怪的R和T值。但是，您可以使用一些初始化，例如已知运动，以执行场景的第一次三角测量。接下来，您可以使用solvePnP来计算下一个[R|T]。

尝试阅读有关PTAMM的内容，它是单目SLAM最有趣的实现之一。

http://www.robots.ox.ac.uk/~bob/research/research_ptamm.html

- Michael Kupchick