OpenCV中从基础矩阵得到本质矩阵

Question

我已经通过使用SURF找到对应点，计算出了立体图像的基本矩阵。根据Hartley和Zisserman的方法，计算本质矩阵的步骤如下：

E = K.t() * F * K

我该如何获得K值？还有其他计算E的方法吗？

- JuaniL

Answer 1

我不知道你从哪里得到那个公式，但正确的公式是E = K'^T . F . K（参见Hartley＆Zisserman，第二版第9.6节，第257页）。

K是内部相机参数，以像素为单位表示比例因子和图像中心位置。

    | \alpha_u     0     u_0 |
K = |    0      \alpha_u v_0 |
    |    0         0      1  |

(抱歉，SO不支持Latex)

编辑：要获取这些值，您可以执行以下操作：

• 校准相机
• 如果您拥有制造商数据，则可以计算近似值。如果镜头正确居中于传感器上，则u_0和v_0分别是图像分辨率的宽度和高度的一半。alpha = k.f其中f：焦距（m），k为像素比例因子：例如，如果您有6um的像素，则k=1/6um。例如，如果镜头为8mm，像素大小为8um，则alpha=1000

计算E

当然，有多种方法可以计算E，例如，如果您已经对相机进行了强校准，则可以提取两个相机之间的R和t（旋转矩阵和平移向量），并且E被定义为t的反对称矩阵和矩阵R的乘积。

但是如果您有这本书，所有这些都在内部。

编辑刚刚注意到，甚至有一个关于此主题的维基百科页面！

- kebs

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抱歉，我没有提到立体图像是用同一台相机拍摄的，因此K' = K，并且我所说的t()是指OpenCV中转置矩阵的函数。那么，我的问题现在是：我如何从这些图像中获取K（我事先不知道它）？ - JuaniL