本文主要是介绍摄像机内参矩阵K、基础矩阵F,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
一.摄像机内参矩阵
摄像机内参矩阵描述的是物体的点与图像点之间的关系。可以将内参矩阵K表示为3*3的矩阵:
内参矩阵K包括5个未知参数。一般情况下,摄像机倾斜因子s=0。因此K就只有4个未知参数了,表示焦距在图像坐标系u轴方向的位置,表示焦距在图像坐标系v轴方向的位置,表示光心在图像坐标系u轴方向的位置,表示光心在图像坐标系v轴方向的位置。
二.基础矩阵
基础矩阵是一个3*3矩阵,表示的是对立图像中对立像点之间的对应关系。用两个摄像机从不同的位置拍摄同一物体,那么两个摄像机的成像平面上会出现一些重叠区域,会产生一定的对应关系,这样的对应关系被叫做对极几何。
假设三维空间中存在点X,点X在两幅视图中成像如上图所示,投影到摄像机C拍摄的图像的像点是x,投影到摄像机拍摄的图像的像是,两个摄像机的光心连线被叫做基线,基线与成像平面的交点叫做极点,显然摄像机C的成像平面的极点是e,摄像机成像平面极点是。由于空间点X、像点x和,光心C和分别三点一线,那么这5个点就处在同一个平面上,这样的平面被叫做对极面。对极面与两个成像平面的交线叫做极线,显然摄像机C的成像平面的极线是l,摄像机成像平面的极线是。从图中可以看出,极线l刚好是成像点x和极点e的连线,极线刚好是成像点和极点的连线。所以,摄像机C的成像点x必须在极线l上,摄像机的成像点必须在极线上。对极几何就是为了描述极点、极线和极平面三者之间的对应关系。
为了描述对极几何的代数关系,因此提出了基础矩阵的概念。为了表达像点x和极线之间的对应关系,像点和极线l之间的对应关系,表达这样的点到极线的映射关系,用基础矩阵F进行如下表示:
联立这两个式子:有
基础矩阵F具有以下主要特性:
1.基础矩阵F是一个自由度为7的3*3齐次矩阵,且秩为2。
2.如果两幅图像中的任意点存在对应关系,如像点x对应像点,则可用基础矩阵F表示为。
3.基础矩阵F可表示极线和像点的对应关系,如像点x对应极线,表示为,如像点对应极线l,表示为。
4.成像平面上的极点e是基础矩阵F的右零矢量,极点是基础矩阵F的左零矢量。即和。
基础矩阵F可以用摄像机内参K表示。假设K是摄像机C的内参,是摄像机的内参,R和t是摄像机关于摄像机C的旋转矩阵和平移向量,则有如下关系:
这篇关于摄像机内参矩阵K、基础矩阵F的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!