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目录

本质矩阵和基础矩阵的区别是什么

本质矩阵和基础矩阵的区别主要体现在:1.定义域不同;2.运用范围不同;3.几何含义的区别;4.应用在图像重构的表现;5.与相机参数的关系。总的来说,本质矩阵和基础矩阵都是描述两个相机之间的几何关系的工具,但是它们所适用的场合以及包含的信息是有差别的。

1.定义域不同

本质矩阵E是在归一化图像坐标系中定义的,也就是说,它描述的是已经去掉相机内参影响后的两个相机之间的几何关系。而基础矩阵F是在像素坐标系中定义的,因此它在描述相机之间的几何关系时,同时融入了相机的内参信息。

2.运用范围不同

本质矩阵主要用于针对已知相机内参,要求更精确的场合。基础矩阵更常用于在只有图像,而没有相机内参的情况下,去估计相机之间的相对姿态。

3.几何含义的区别

本质矩阵E可以分解为旋转矩阵R和平移向量t,它们描述的是相机的旋转和平移变换。而基础矩阵F不能直接分解出这些信息,因为它混合了内参、旋转和平移信息。

4.应用在图像重构的表现

通过本质矩阵E可以得到更准确的三维重构结果,因为它蕴含了精确的相机姿态。而通过基础矩阵F得到的重构结果,由于没有考虑相机的内参,因此可能会产生误差。

5.与相机参数的关系

本质矩阵E与相机的内参关系不大,主要受相机姿态影响。而基础矩阵F是受相机内参、姿态等多方面因素影响的。

延伸阅读

双目视觉系统中的本质矩阵和基础矩阵

在双目视觉系统中,本质矩阵和基础矩阵起着重要的作用。它们描述了左右两个相机之间的几何关系,是进行立体视觉测量的关键。

本质矩阵描述了两个相机之间的旋转和平移关系,可以用于计算两个相机之间的相对姿态,这对于立体视觉中的深度计算、三维重建等任务至关重要。

基础矩阵则提供了一个更为通用的工具,它可以在不知道相机内参的情况下,从图像对中估计出相机的相对姿态。这对于那些没有校准信息,只有图像数据的场合非常有用。

通过对本质矩阵和基础矩阵的理解和应用,可以更好地理解和使用双目视觉系统,进行有效的立体视觉测量和三维重建。

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