我是计算机视觉的初学者，所以我提前道歉。基本上，我试图编码的想法是给定两个可以模拟多基线立体声系统的相机;我试图估计一个相机给另一个相机的姿势。
看着同一个场景，我会在第二个相机的姿势中加入一些噪点，并且从相机1获得干净的图像，并从相机2稍微扭曲/歪斜的图像，我想估计相机的姿势从这些数据以及相机之间的已知基线2得出。我一直在阅读关于单应性矩阵和opencv中的相关实现，但我只想尝试一些关于可能方法的建议。我所看到的单应矩阵的大部分应用都是关于拼接或覆盖图像，但在这里我正在寻找相机的六度自由度。
如果有人能够对这些问题有所了解，那就太棒了：用于此的方法可以扩展到两个以上的摄像头吗？这两款相机是否也有可能在他们的姿势中产生一些“噪音”，并在每个瞬间恢复6dof态度？
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让我们先解决你的问题。我想你正在寻找相机相对于另一个相机位置的姿势。这仅通过Homography描述纯粹的相机旋转。对于包括平移的一般运动，这由旋转和平移矩阵描述。如果摄像机的视野重叠，则任务可以通过仍然仅估计5自由度的运动结构来解决。这意味着翻译估计达到规模。如果相机中有一个已知尺寸的棋盘，那么您可以通过运行PnP算法轻松解决6dof的视野。当然，应首先校准相机。最后，在2008年，Marc Pollefeys提出了如何在不使用任何棋盘的情况下从两个具有非重叠视野的移动摄像机估计6自由度的想法。为了向您提供更多详细信息，请告诉我们您正在寻找的预期应用。