我有一个与多视图几何有关的问题。
我目前正在处理一个问题，即我有一些无人机围绕感兴趣的物体收集的图像。这个物体是平面的，我希望最终将图像拼接在一起。
不考虑识别相应特征对，计算单应性和翘曲/混合的经典方法，我想看看我可以从先前已知数据推断出与此任务相关的信息。
具体来说，对于每个获得的图像，我知道以下两件事：我知道我的图像的中心点和感兴趣的物体上的点之间的对应关系（在我的平面上我最终想要扭曲我的图像）。我还有一个法线向量到每个图像的平面。
因此，知道中心点（在以物体为中心的世界坐标中）和法线，我可以推导出每个图像的平面方程。
我的问题是，知道2幅图像的平面方程是否有可能计算2？之间的单应性（或转换矩阵的一部分，如旋转）
我觉得这对于对视觉几何有深入了解的人来说似乎是一个非常直接/明显的答案，但因为这不是我最强烈的观点，我想仔细检查......
提前致谢！
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你的＆＃34;正常＆＃34;是相机焦轴的方向。
所以，IIUC，你有一个3D点投射在两个图像中的图像中心，这是另一种说法（没有其他信息）相机的运动由焦点轴围绕着一个点轨道运行。地平面，加上围绕焦轴的任意旋转，加上沿焦轴的任意平移。
运动具有非零基线，因此图像之间的转换通常不是单应性。然而，地平面占据的图像部分当然会变成单应性。
这种运动由5个参数定义，例如轨道旋转矢量的3个分量，加上围绕焦轴的旋转角度，加上沿焦轴的位移。然而，你得到的一点对应关系只给你两个方程式。
因此，您没有足够的信息来约束地平面图像之间的单应性。