好的，经过四天的无意义编程后，当什么都不对或至少接近正确时，我会将我的人生难题发布到stackoverflow上。抱歉有点夸张，但今天我感觉像个糟糕的程序员。
无论如何，我的问题是：
使用RANSAC（N>8）获得基础矩阵。
我有两个图像，具有宽基线，但重叠部分足够，以便正确匹配足够数量的SURF关键点（约308个）（我绘制它们）。
现在出现了问题。我将2D点传递给cv :: findFindamentalMat，但我得到完全没有根据的结果。该函数返回：
为了解决矩阵的大动态范围，Hartley建议对数据点进行归一化处理（在欧几里得空间中而不是投影空间中进行归一化处理）...即使进行了归一化处理，结果仍然几乎相同（10^-9到10^9）。
我知道FundMat只精确到比例，但10^-9到10^+9的差异太大了。
我参考了这里的其他问题，但似乎没有任何线索：findfundamentalmatrix-doesnt-find-fundamental-matrix how-to-calculate-the-fundamental-matrix-for-stereo-vision 任何想法都很好。这是考虑到未校准图像在软件流程的其余部分中非常重要的一步。
如果代码有帮助，可以查看此链接。
无论如何，我的问题是：
使用RANSAC（N>8）获得基础矩阵。
我有两个图像，具有宽基线，但重叠部分足够，以便正确匹配足够数量的SURF关键点（约308个）（我绘制它们）。
现在出现了问题。我将2D点传递给cv :: findFindamentalMat，但我得到完全没有根据的结果。该函数返回：
FundMat=[2.05148e-13 3.72341 -2.03671e+10
1.6701e+26 -4.17712 4.59533e+29
3.32414e+18 2.8843 1.91069e-26]
为了解决矩阵的大动态范围，Hartley建议对数据点进行归一化处理（在欧几里得空间中而不是投影空间中进行归一化处理）...即使进行了归一化处理，结果仍然几乎相同（10^-9到10^9）。
我知道FundMat只精确到比例，但10^-9到10^+9的差异太大了。
我参考了这里的其他问题，但似乎没有任何线索：findfundamentalmatrix-doesnt-find-fundamental-matrix how-to-calculate-the-fundamental-matrix-for-stereo-vision 任何想法都很好。这是考虑到未校准图像在软件流程的其余部分中非常重要的一步。
如果代码有帮助，可以查看此链接。