奇怪的转换图像整流Opencv

Question

我需要使用部分校准相机的图像校正，也就是说，只有内部参数是已知的。 首先，我匹配一些关键点并使用findFundamentalMat(...)。 这是我到目前为止的结果，似乎没问题？

我得到的平均误差是：274.326（看起来很多？） 我用来计算这个值的代码如下：

vector<Point3f> linesL;
vector<Point3f> linesR;
computeCorrespondEpilines(pL, 1, f, linesL);
computeCorrespondEpilines(pR, 2, f, linesR);
double avgErr = 0;

for(int i = 0; i < linesL.size(); i++ ) {

    double err = fabs(pL[i].x*linesR[i].x +
    pL[i].y*linesR[i].y + linesR[i].z) +
    fabs(pR[i].x*linesL[i].x +
    pR[i].y*linesL[i].y + linesL[i].z);
    if(err != err)
        cout << "nan" << endl;
    cout << err << endl;
    avgErr += err;
}
cout << "avg err = " << avgErr/linesL.size() << endl;

这是同质坐标的简单距离公式，对吗？ 然后我基本上这样做了：

Mat h1, h2;
Mat w;
stereoRectifyUncalibrated(pL, pR, f, imgL.size(), h1, h2);
warpPerspective(imgL, w, h1, imgL.size());

但是当试图显示图像时，它看起来像这样：

所以我的问题是：我做错了什么？另外我知道ransac是不确定的，但是我的平均误差有时大约是前面提到的270，但有时它会达到3.79508e + 19等等。

PS：pL和pR，是使用来自f的掩码过滤的匹配点，阈值是3.我知道这里有关于主题的一些线程，我也按照那里给出的指示，我的问题只是在当前的情况下找到问题的根源。