希望有人可以帮助我吗? TT
答案 0 :(得分:3)
在减去平移向量时,请注意不要混淆参考帧。如果您的外在矩阵为[R | t]
,则在t1
和t2
之间取欧几里德距离将不为您提供基线。这是因为t
是世界原点在相机坐标上的位置,并且每个相机的参考系不同。减去具有不同参考帧的向量是无效的操作。
你想要的是世界坐标中两个摄影机中心之间的区别,即|c1 - c2|
c = -R't
。
外在矩阵中的这些参考框架问题可能是微妙和混乱的。有关该主题的更长时间的讨论,请查看this blog I wrote last year。它包含一个互动演示,演示了t
和c
的不同之处。
答案 1 :(得分:2)
您需要指定您拥有的校准矩阵类型。如果您说您只有内部(或内在)校准参数,那么答案是否 - 校准矩阵只是定义像素与世界之间的关系,不在相机之间。立体声系统中两个摄像机之间的关系由外部参数定义,该参数定义了世界上摄像机的旋转和平移。有一个很好的参考here,我建议你阅读。
编辑:如果您有外部参数,您会在我给出的链接中看到它们由转换矩阵K表示:
K = [ R_11 R_12 R_13 t_1 ]
[ R_21 R_22 R_23 t_2 ]
[ R_31 R_32 R_33 t_3 ]
[ 0 0 0 1 ]
因此,您可以直接从中提取翻译向量t
,这将为您提供相机之间的距离。我不能告诉你他们是否以米或毫米为单位,这取决于你从哪里获得矩阵。它应该告诉你它是否要扩展。