OpenCv立体整流中矩阵的精确定义
通常，投影矩阵P的定义是将点从世界坐标投影到图像/像素坐标的3x4矩阵。投影矩阵可分为：
- K:具有本征参数的3x4摄像机矩阵K
- T:具有外参数的4x4变换矩阵
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共有1个答案
- cameramatrix1--是由OpenCV中的stereocalibrate（）函数计算的本征K矩阵。你说对了！！！
- R是cam2帧W.R.T cam1帧的旋转矩阵。类似地，T是cam2原点W.R.T cam1原点的翻译向量。
- 如果您查看O'Riley的著作“学习OpenCV”PG.-434，您将了解R1(/rl)和R2(/RR)是什么。rl=[Rrect][rl]；rr=[Rect][rr]；让照相机的图像平面为平面1和平面2。当立体声整流还没有做，那么plane1和plane2将不是平行的所有。此外，外皮不会平行于立体摄像机的基线。因此，Rl所做的是，它将左图像平面转换成与右图像平面平行（右图像平面被Rr转换），而且，两个图像上的线现在是平行的。
- P1和P2是立体校正后的新投影矩阵。记住，相机矩阵(K)将三维空间中的一个点转换到2D图像平面上。但是P1和P2在经过校正的2D图像平面上变换三维空间中的一个点。
如果您之前校准了一台立体相机，并且观察了P1和K1的值，您会发现如果您的立体相机几乎处于经过校正的配置（显然在人的范围内），它们非常相似
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如果我已经在实验中计算了相机的本质（相机矩阵和畸变系数）。 然后我把摄像机移到了现实世界的领域。我使用了现实世界中大约6-10个已知的位置，使用SolvePnP（）估计相机姿态。所以我也有两个相机旋转和平移。 既然我有两个相机的相机姿态，那么我可以简单地减去我从SolvePnP得到的两个平移向量和旋转向量，并将结果传递给Stereotrety（）吗？（两台摄像机使用相同的公共物点参考系）
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我正在使用OpenCV一段时间，现在我需要这种类型的乘法： 定义一个矩阵，其中包含类型为1的元素。矩阵的大小为：M X N。矩阵必须与Vector相乘，Vector的大小为：N X 1，包含双
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问题内容： 我正在尝试编写一种算法，用于在给定的子矩阵中查找子矩阵。为了解决这个问题，我编写了以下代码： 这段代码可以正常工作，但是我不确定这是问题的确切解决方案还是可以解决。请提供您的专家意见。提前致谢。 问题答案： 该算法对4×4矩阵和2×2子矩阵进行了硬编码。否则，它看起来像蛮力算法。 我会这样表示： 如果您想要更有效的方法，建议您将它们压扁，如下所示： 并在此序列中搜索以下模式： 使用标准
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我在这里可能是非常愚蠢的，但是我在使用OpenCV for Android进行一些基本的Mat乘法时遇到了困难。 我想将它们相乘，得到大小为3行，1个cols的乘积。 我已尝试使用: 但我得到一个错误： 我做错了什么？ 感谢任何事先的帮助。 编辑: 如果有帮助，3x3矩阵是的结果，其余代码如下所示：
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问题内容： 我不太理解为什么给出更准确的答案，而细分了一下，给出了（我相信是）估计值。 举一个具体的例子，我正在求解等式 ，其中表示矩阵，是一个向量数组。为了便于讨论，的尺寸为shape和is shape 。 求解x的方程，即因此，我可以通过 （1） 或（2） 方法（2）给出的结果要精确得多。为什么是这样？ 到底发生了什么，一个“比另一个更好”？ 问题答案： 并 没有 计算的逆 一个 。相反，它调
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问题内容： 我在这里可能会变得非常愚蠢，但是我在使用Android的OpenCV进行Mat乘法时遇到了麻烦。 我有两个同类型的垫子， 大小：3行，3列 大小：3行，1列 我想将它们乘以给出大小为3行1列的乘积。 我试过使用： 但我得到一个错误： CvException [org.opencv.core.CvException：/home/andreyk/OpenCV2/trunk/opencv_2