OpenCV 中的 recoverPose() 函数是左撇子吗?
我对 OpenCV 相机姿态估计进行了简单的测试.将一张照片和同一张照片放大(放大)后，我使用它们来检测特征、计算基本矩阵和恢复相机姿势. Mat inliers;垫 E = findEssentialMat(queryPoints, trainPoints, cameraMatrix1, cameraMatrix2,FM_RANSAC，0.9，MAX_PIXEL_OFFSET，内点)；size
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3D重建和SfM相机固有参数
我试图理解3D重建的基本原理，并选择使用 OpenMVG 。 但是，我已经看到证据表明，我要询问的以下概念适用于所有/大多数 SfM / MVS工具，而不仅仅是OpenMVG。因此，我怀疑即使没有直接的OpenMVG经验，任何计算机视觉工程师都应该能够回答这些问题。 我正在尝试完全理解内部相机参数，或者好像它们被称为“ camera instrinsics ”或“ 内部参数 >”。根据Ope
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是高斯&适用于粗糙表面的平均曲率?
对于我正在从事的项目，我已经对道路图像数据成功执行了SFM过程，并且能够生成一个包含点云坐标(X，Y，Z)，RGB值和法线的.ply文件. (nx，ny，nz). 现在，我对根据我拥有的数据计算每个点的曲率值感兴趣.我遇到了在Python中相当于曲面曲率的MATLAB ，但据说可以实现仅在X，Y和Z为2D数组时有效. 如果路面非常粗糙，高斯曲率和平均曲率是否适用?给定给定大小为NX3的
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正交摄影机和透视摄影机在结构上与运动上的模型有何不同?
在假设相机模型为正交摄影机的情况下，如何从运动的角度来对正交摄影机和透视相机摄影机进行结构建模? 此外，这些技术有何不同? 解决方案 假设您有一个静态场景和移动摄像机(或者等效地，是一个刚性移动场景和静态摄像机)，并且您想从两个场景中重构场景的几何形状和摄像机的运动或更多图像.重建通常基于获得点对应关系，即您具有一些方程，需要针对这些点和摄像机运动求解这些方程. 该解决方案可以
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我如何估计两个摄像机在OpenCV中的位置?
我从两个图像中获得了两组相应的点.我估计了编码相机之间转换的基本矩阵: E, mask = cv2.findEssentialMat(points1, points2, 1.0) 然后我提取了旋转和平移分量: points, R, t, mask = cv2.recoverPose(E, points1, points2) 但是实际上如何获取两个摄像机的摄像机矩阵，以便可以使用
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OpenCV中的recoverPose()函数是否是惯用左手的?
我对OpenCV相机姿态估计进行了简单的测试.将照片和同一张照片放大(放大)后，我用它们来检测特征，计算基本矩阵并恢复相机的姿势. Mat inliers; Mat E = findEssentialMat(queryPoints, trainPoints, cameraMatrix1, cameraMatrix2, FM_RANSAC, 0
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通过点对应检测/校正照片变形
我意识到有很多罐蠕虫与我要问的有关，但我必须从某个地方开始.基本上，我要问的是: 给出一个用未知相机拍摄的场景的两张照片，我能在多大程度上确定这些照片之间的(相对)翘曲? 下面是1904年世界博览会的两幅图像.它们是在无线电报塔上的不同高度拍摄的，因此摄像机或多或少在垂直方向上排成一列.我的目标是根据这些照片和其他照片创建区域模型(如果需要的话，在Blender中).我不需要的是全
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相机姿态估计：如何解释旋转和平移矩阵？
假设我有两个图像之间的良好对应，并尝试恢复它们之间的相机运动。 我可以使用OpenCV 3的新设施，像这样： Mat E = findEssentialMat（imgpts1，imgpts2， focal，principalPoint，RANSAC，0.999，1，mask）; int inliers = recoverPose（E，imgpts1，imgpts2，R，t，foc
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相机姿态估计：如何解释旋转和平移矩阵？
假设我有两个图像之间的良好对应，并尝试恢复它们之间的相机运动。 我可以使用OpenCV 3的新设施，例如： Mat E = findEssentialMat（imgpts1，imgpts2， focal，principalPoint，RANSAC，0.999，1，mask）; int inliers = recoverPose（E，imgpts1，imgpts2，R，t，foca
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