我有一个在太空中移动的单筒式相机，我可以在t和t + dt知道那个相机的姿势。
我一直在使用Matlab和OpenCV上的极线几何，据我所知，通常使用的方法是从内部特征点计算基本矩阵，这将引导我们到epipoles，epilines和diparity map。
在我的情况下，我知道两个摄像机的世界位置，是否有人知道如何表达或者它是否确实提供了图像校正矩阵的快捷方式？
谢谢！
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如果您知道摄像机从一个到另一个T（3x1）和旋转R（3x3）的转换，那么基本矩阵是E=hat(T)*R
在这里看看帽子操作员： http://en.wikipedia.org/wiki/Hat_operator
从本质上讲，根本就是从双方都乘以一种形式的K.
E=K^T * F * K
其中K是固有摄像机参数矩阵，通过典型校准计算。