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。
