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视觉IMAX的第30篇原始文章
前言
两个视图有两种关系。 第一，对极几何图形允许一个图像上的点确定另一个图像上的直线，而在上一个映射中，一个图像上的点可以确定另一个图像上的点。 该点是第一个图像位于第二个图像上的图像，第一个图像通过光的中心和图像上的点的射线与某个平面的交点。 第一种情况可以用基本矩阵表示，第二种情况可以用单应矩阵表示。 本质矩阵是基本矩阵的特殊情况，是规范化图像坐标系下的基本矩阵。
本质矩阵如何推导
推导过程简单整理如下。
注：
1 .矢量叉的线性几何解释：
二本质矩阵的意义
本质矩阵包含r和t (两个摄像机之间的旋转和平移关系)，通过空间中的物理点连接左右摄像机之间的位置关系。
三本质矩阵的求解
注：
本质矩阵的求解由OpenCV封装了函数，不需要自己编写函数来实现，只需要知道其导出过程即可。
四扩展——基本矩阵
前面求出的本质矩阵在规范化的图像坐标系下。 这里，通过基本矩阵，可以得到像素坐标系下的对应关系。 由此可知，基本矩阵中含有摄像机的内部参数信息。
文章由公众号【视觉IMAX】开始