SLAM入门之视觉里程计(4)：基础矩阵的估计
在上篇文章中，介绍了三位场景中的同一个三维点在不同视角下的像点存在着一种约束关系：对极约束，基础矩阵是这种约束关系的代数表示，并且这种约束关系独立与场景的结构，只依赖与相机的内参和外参（相对位姿）。这样可以通过通过匹配的像点对计算出两幅图像的基础矩阵，然后分解基础矩阵得到相机的相对位姿 ...
原文：SLAM入门之视觉里程计(3)：两视图对极约束 基础矩阵
在上篇相机模型中介绍了图像的成像过程，场景中的三维点通过 小孔 映射到二维的图像平面，可以使用下面公式描述： x MX 其中， c 是图像中的像点， M 是一个 times 的相机矩阵， X 是场景中的三维点。 通过小孔相机模型，可知假如从像点 x 向相机的中心 C 反投影一条射线 overrightarrow xC ，则该射线必定经过对应像点的三维空间点 X ，但显然仅仅通过一个像点无法确定 X ...
2017-12-30 20:47 9 12850 推荐指数：
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