来自单应性的投影矩阵答案

【问题标题】：projection matrix from homography来自单应性的投影矩阵
【发布时间】：2015-03-29 20:22:01
【问题描述】：

我正在使用 OpenCV 3.0 下的stereoRectifyUncalibrated() 方法进行立体视觉。

我通过以下步骤校准我的系统：

对于每个相机，我计算一个旋转矩阵如下：

R1 = cameraMatrix[0].inv()*H1*cameraMatrix[0];

要计算 3D 点，我需要获取投影矩阵，但我不知道如何估计平移向量。

我尝试了decomposeHomographyMat() 和这个解决方案https://stackoverflow.com/a/10781165/3653104，但旋转矩阵与我使用 R1 得到的不同。

当我用 R1/R2（使用initUndistortRectifyMap() 后跟remap()）检查校正后的图像时，结果似乎正确（我用极线检查）。

我对视觉知识的薄弱有点迷茫。因此，如果有人可以向我解释。谢谢你:)

【问题讨论】：

【解决方案1】：

您提供的链接中的代码 (https://stackoverflow.com/a/10781165/3653104) 计算的不是旋转，而是相机的 3x4 位姿。

姿势的最后一列是你的平移向量

【讨论】：