我想从两个图像之间的单应性中获得相对 3D 旋转。
一种方法是分解单应矩阵(可能使用 opencv decomposeHomographyMat )。但是，我想使用未校准的相机(没有用于单应性分解的内在矩阵)来执行此操作。此外，我对拍摄图像的相机之间的任何刚性转换的一般情况感兴趣，不一定是纯粹的旋转。
这可能吗？任何引用？在我看来，应该有某种方法可以在没有内在矩阵的情况下至少获得这种相对旋转的估计。
最佳答案
decomposeHomographyMat 产生一个旋转和一个(无标度)平移 - 以及一个正常的四倍可能的解决方案。
如果您的设置未校准，但您可以对焦距做出正确的猜测，您可以从求解基本矩阵开始，分解它，然后进行捆绑调整。如果没有，你所能得到的只是一个投影侦察。
引用资料:Hartley 和 Zisserman 的书是一个好的开始。
关于opencv - 来自单应矩阵的相对 3D 旋转，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41600103/