给定已知基线的一台摄像机的姿态估计

Question

当涉及到计算机视觉时，我是一个初学者，所以我提前道歉。基本上，我试图编码的想法是，给出两个可以模拟多个基线立体声系统的摄像机；我试图估计一个摄像机的姿态，而另一个相机则是这样。

看看同一个场景，我会在第二个相机的姿势中加入一些噪声，给出相机1的清晰图像，以及相机2的轻微扭曲/倾斜图像，我想从这些数据以及摄像机之间已知的基线来估计相机2的姿态。我一直在阅读opencv中的同形矩阵和相关实现，但我只是想得到一些关于可能的方法的建议。我所见过的同形矩阵的大多数应用都是关于拼接或叠加图像的，但在这里，我要寻找的是相机的六自由度姿态。

如果有人也能澄清这些问题，那就太好了:这样的方法能推广到两个以上的摄像机吗？同时，这两个相机是否也有可能在它们的姿势中出现一些“噪音”，却在每一刻都能恢复6 6dof的姿态？

Answer 1

我们先把你的问题弄清楚。我想你是在寻找相对于另一个相机位置的相机的姿势。这是由单形描述的，仅用于纯相机旋转。对于包含平移的一般运动，这是用旋转和平移矩阵来描述的。如果摄像机的视场重叠，则可以用运动的结构来求解，估计只有5dof。这意味着翻译是按规模估算的。如果在摄像机的视野中有一个已知尺寸的棋盘，您可以通过运行PnP算法轻松地求解6 6dof。当然，相机应该先校准。最后，在2008年，Marc Pollefeys想出了一个想法，在不使用任何棋盘的情况下，如何从两个视野不重叠的移动相机中估计出6 dof。为了给你更多的细节，请告诉一点点你想要的掌声。