给定两个摄像机之间的R和T，调用OpenCV的StereoRectify功能来执行摄像机校正以对齐两个图像平面。无论使用函数Rodrigues从R计算的两个摄像机之间的角度有多大，这总能成功吗？我希望学习相机校正的原理。任何介绍性的论文或链接都表示赞赏。
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我想知道同样的问题。从代数的角度来看，通过在已知极线几何的图像对上应用二维投影变换（或单应性）来实现图像校正，使原始图像中的极线映射到变换图像中的水平对齐线。
所以StereoRectify是同一个实体场景的两个图像经历单应变换的过程，因此它们相应的极线重合并变得平行于图像的x轴。旋转和平移总是应该允许整流过程，但由于冗余自由度，立体声校正的解决方案并不是唯一的，实际上可能导致不希望的失真或陷入失真函数的局部最小值。 / p>
我有两个摄像头tested a stereo platform，我使用了不同的姿势（R和T）。当我获得良好的校准参数时，我始终能够找到良好的校正图像。输出图像的大小很大程度上取决于摄像机和失真参数的重叠视图。 但是，它应该将每个匹配的搜索域限制为与x轴平行的线，但实际上，它有时甚至是几行。
一些有趣的论文：