我使用两个投影矩阵P1和P2（例如，我使用dinosaur dataset），并且我需要计算基本矩阵F。因此，我使用两个Matlab函数：
- Peter Kovesi的职能：www.csse.uwa.edu.au/~pk/Research/MatlabFns/Projective/fundfromcameras.m
- 齐瑟曼：www.robots.ox.ac.uk/~vgg/hzbook/code/vgg_multiview/vgg_F_from_P.m
这些函数应该做同样的事情，但是我有一个不同的F值！这怎么可能？哪个是正确的函数？
如果两个点X1和X2在两个不同的图像中“相同”，X2^TFX1 = 0...所以我用SURF从两个旋转图像（5度）中找到了两个对应的点，但是X2^TFX1在这两个函数下永远不等于零。
相反，如果我使用这个函数从匹配点计算F：
- Peter Kovesi的ransac拟合基本矩阵：ransacfitfundmatrix.m
我有X2^TFX1 = 0......显然F不同于我用另外两个函数得到的两个F......
2条答案
按热度按时间nafvub8i1#
首先，这些点很可能不是彼此完美旋转的版本。SURF使用了很多近似、双线性插值和一系列打破真正旋转不变性的东西。因此，可能不存在这样一个基本矩阵（如果两组点之间没有线性关系）。是的，即使在你进行点匹配之后，这也是正确的。
也就是说，如果匹配非常好，
X2^T*F*X1可能应该很小，但如果它对任何真实图像都是零，我会感到惊讶。2hh7jdfx2#
基本矩阵仅在尺度上是唯一的。
因此，即使您有不同的基本矩阵，这两个矩阵对您的图像都是正确的。