從基本矩陣T和R估計

Question

我創建了一個簡單的測試應用程序來執行翻譯（T）和旋轉（R）估計從基本矩陣。

1. 隨機產生50個得分。
2. 計算投影pointSet1。
3. 變換點通過矩陣（R | T）。
4. 計算新投影pointSet2。
5. 然後計算基本矩陣F。
6. 提取基本矩陣，如E = K2^T F K1（K1, K2 - 內部攝像頭矩陣）。
7. 使用SVD獲得​​。

並計算restoredR1 = UWV^T,restoredR2 = UW^T。並看到其中一個等於最初的R。

但是，當我計算翻譯向量，restoredT = UZU^T，我得到規範化T。

restoredT*max(T.x, T.y, T.z) = T

如何恢復正確的翻譯載體？

Answer 1

我明白了！這一步我不需要真正的長度估計。 當我得到第一個圖像時，我必須設置度量轉換（比例因子）或從已知對象的校準中估計它。之後，當我收到第二幀時，我計算了規格化的T，並使用第一幀中已知的三維座標來求解方程（sx2，sy2,1）= K（R |λT）（X，Y，Z）;並找到lambda - 比lambda T將是正確的公制翻譯...

我檢查它，這是真的/所以...也許誰知道更簡單的解決方案？