SLAM入门之视觉里程计(5)：单应矩阵
在之前的博文OpenCV，计算两幅图像的单应矩阵，介绍调用OpenCV中的函数，通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\)，然后调用射影变换函数，将一幅图像变换到另一幅图像的视角中。当时只是知道通过单应矩阵，能够将图像1中的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2中对应的位置 ...
原文：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。 通过匹配点对估算基础矩阵 基础矩阵表示的是图像中的像点 p 到另一幅图像对极线 l 的映射，有如下公式： l ...
2018-01-06 13:51 6 12520 推荐指数：
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