У меня есть пара изображений и соответствующие точки, взятые из некалиброванной камеры. У меня также есть калибровочная матрица камеры. Можно ли умножить координаты 2D-изображения на инверсию калибровочной матрицы и выполнить процесс восстановления, например, в откалиброванном случае? (Основная матрица и т. Д.)3D-реконструкция с помощью калибровочной матрицы
Да, вы можете сделать это, как описано. Точнее, вы можете умножать измеренные точки изображения в однородных координатах с помощью инверсии вашей калибровочной матрицы с левой стороны.
Координаты этой операции, чем в нормализованных координатах камеры, и вы можете вычислить необходимую матрицу. Другая возможность состоит в том, чтобы вычислить основную матрицу с измеренными координатами, например, с помощью normalized 8-point algorithm и вычислить существенную матрицу впоследствии, как указано в this talk (slide 6 about the epipolar constraint).
Убедитесь, что два сингулярных значения существенной матрицы равны, а третье равно нулю.
Вы читаете [это] (http://opencv.willowgarage.com/documentation/python/camera_calibration_and_3d_reconstruction.html) и [это] (http://www.cs.unc.edu/~marc/tutorial/ node37.html)? – bitWorking