Homography 知多少?
来源:互联网 发布:淘宝zara官方旗舰店 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 12:01
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在ORB-SLAM初始化的时候,作者提到,如果场景是平面,或者近似平面,或者低视差时,我们能应用单应性矩阵(homography),这三种情形在我应用SVO的过程中颇有同感,打破了我对
先简单回顾我脑海里的
最近,刘浩敏师兄的RKSLAM里面用了多
H 矩阵的由来
假设相机在两个不同位姿处拍摄一个平面,该平面在frame 1中的法向量为
于是,坐标系1中的点可以用下式转换到坐标系2中:
注意,本征矩阵约束公式是对于归一化图像平面坐标
H矩阵的扩展:相机的纯旋转和非共面情形
先看纯旋转情形,三维坐标关系如下:
假设我们有一些非共面点,通过RANSAC算法估计了一个满足大多数点对应关系的
一个重要的启示是:
由H 矩阵到本征矩阵E 的一点遐想
既然说到了极线,顺着上面的思路,干脆探一探本征矩阵
另外,还可以解释为什么8点法计算求解本征矩阵不能应用于共面的情形。我们知道一个向量和自己叉乘结果等于0,所以有
总结
总算写完了,推荐大家去读Yi Ma的书《An Invitation to 3D vision》上面几乎都来自于这本书,同时之前也提到过TUM的Prof.Cremers上课就是用的这本书。除此之外,再推荐个基于该书的课程。视觉几何真心水深,没有理论积累,没有前人指点,坑是填不完的,祝好(对大家,也是对自己)。
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ref:已在总结中指出,不再列举。
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