相机固有参数

时间:2020-04-26 18:18:43

标签: computer-vision triangulation 3d-reconstruction

我正在尝试进行3D重建的三角剖分,但遇到了一个有趣的观察,我无法证明这一点。

我有两组图像。我知道对应关系,并且正在使用直接线性变换找到内在和外在参数。虽然我能够正确地重建原始场景,但是即使这些图片是从同一台相机拍摄的,其固有参数也有所不同。如果摄像机相同,怎么可能具有不同的固有参数?另外,如果固有参数不同,我如何才能完美地重建场景?

谢谢

1 个答案:

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您尚未指定“不同”的含义,因此我只想指出两种可能的差异来源。让我们用K表示内部参数矩阵。

第一个可能的差异可能只是缩放比例差异。如果第二次估算内在矩阵,则最终得到一个矩阵

K_2=lambda*K

然后在投影或重新投影时没有任何区别,因为对于任何3d点X,您都会拥有

K_2*X=K*lambda*X //X is the same as lambda*X in projective geometry

当您对点进行背投影时,会发生同样的事情:您只是获得一个方向,然后您的估算算法(例如例如最小二乘或更简单的几何解)将负责估算深度。

观察到差异的第二个原因可能只是数值不精确。由于您尚未提供有关差异幅度的任何信息,因此我不确定这是否与您的情况有关。