我正在尝试计算两个图像之间几个点的坐标对应关系。
我有一组已知对应关系的点，我将它们与 OpenCV 的 findFundamentalMatrix() 结合使用以找到基本矩阵。
我验证了每个点的 x^T * F * x' = (0)，结果总是正确或非常接近。
问题是，现在我想使用第一张图像上的一个点的坐标 (y) 和基本矩阵 (F)，以便找到第二张图片上的点的坐标 (y')。我首先考虑简单地使用上面的等式，但只给出 y' 点的 z，可以有 an infinity of solutions .
我还能如何使用基本矩阵来计算平移？
更清楚一点:知道“链接”两个投影的基本矩阵，我如何使用它来将任何已知点 (a, b, 1) 的坐标从第一个投影转换为第二个投影？
考虑到我们知道这个等式中的 a、b 和 F:(a', b", 1)T * F * (a, b, 1) = (0)
我画了一个简单的图作为例子:http://i.imgur.com/drNr2.jpg .这个想法是在投影 2 中找到红点 (xq, yq) 的坐标，考虑到我们知道它在投影 1 中的坐标以及两个投影中所有其他点的坐标(以及其他一些那些作为找到基本矩阵的算法实际上至少需要8个点)
另一个精度:在我的例子中，已知点是共面的，但研究点不一定是。
我希望这能让我的问题更清楚 :)
最佳答案
基本矩阵将一个图像中的点转换为另一幅图像中的线。您能否详细说明一下
How else can I use the fundamental matrix to compute the translations?
请。通过示例告诉我们您想要实现的目标也会有所帮助。
编辑:如果您已校准相机，则可以根据基本矩阵F 计算基本矩阵E。 E 将一个图像中的一个点转换为另一个图像中的一个点。但当然，要求是有内部矩阵。如果 K 是内部矩阵 E=transpose(K)FK。
另一种方法是在另一个图像中找到一个点的对应线，然后沿着这条线搜索与第一个图像中该点周围的 block 在外观上最相似的 block 。还有其他一些方法，但确实需要有关问题的更多信息才能判断哪种方法适合您的情况。
编辑 2:在图中你得到的点是共面的。因此，单应性映射两个图像之间的点位置，并且不需要找到基本矩阵。 OpenCV 有一个估计单应性的函数，只需要四个点。
关于c++ - 使用基本矩阵通过 OpenCV 计算坐标转换，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/10386382/