我尝试匹配用相机拍摄的两张重叠图像。为此，我想使用 OpenCV。我已经用SurfFeatureDetector 提取了这些特征。现在我尝试计算两个图像之间的旋转和平移向量。
据我所知，我应该使用cvFindExtrinsicCameraParams2()。不幸的是，这种方法需要objectPoints 作为参数。这些objectPoints 是提取特征的世界坐标。这些在当前上下文中是未知的。
谁能告诉我如何解决这个问题？
【问题讨论】：
这里已经处理了同时计算两个图像之间的相对位姿和未知的 3d 世界坐标的问题：
Berthold K. P. 霍恩。重新审视了相对方向。 Berthold K. P. 霍恩。麻省理工学院人工智能实验室，545科技...
编辑：这是论文的链接： http://citeseer.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.64.4700
请参阅我对相关问题的回答，我在其中提出了解决此问题的方法：
OpenCV extrinsic camera from feature points
编辑：您可能也想看看捆绑调整，
http://en.wikipedia.org/wiki/Bundle_adjustment
假设有一个初步估计。
编辑：我找到了一些您可能想看看的代码资源：
资源一：
http://www.maths.lth.se/vision/downloads/
带有异常值的两视图几何估计
用于查找两个已校准的相对方向的 C++ 代码 存在异常值的相机。得到的解是最优的 内点数最大化的感觉。
资源二：
http://lear.inrialpes.fr/people/triggs/src/ 相对方向来自 5 分：一个更精致的 C 例程，实现了最小 两个校准相机的相对方向的解决方案 未知的 3D 点。需要 5 分，最多可以有 10 个可行的解决方案（但更常见的是 2-5 个）。也需要几个 线性代数的 CLAPACK 例程。还有一个简短的技术 对此进行报告（包含在来源中）。
资源三：
http://www9.in.tum.de/praktika/ppbv.WS02/doc/html/reference/cpp/toc_tools_stereo.html vector_to_rel_pose 计算两个之间的相对方向 给定图像点对应关系和已知相机参数的相机 并重建 3D 空间点。
【讨论】：
有一个理论上的解决方案，但是，相机姿态估计的 OpenCV 实现缺乏所需的工具。
理论方法： 步骤 1：提取单应性（描述图像之间几何变换的矩阵）。使用 findHomography() 步骤 2. 将结果矩阵分解为旋转和平移。使用 cv::solvePnP();
问题：findHomography() 返回一个 3x3 矩阵，对应于从一个平面到另一个平面的投影。 solvePnP() 需要一个 3x4 矩阵，表示对象的 3D 旋转/平移。我认为通过一些近似值，您可以修改 solvePnP 以获得一些结果，但它需要大量的数学知识和对 3D 几何的非常好的理解。
【讨论】：