Я пытаюсь вычислить новую позицию камеры, основанную на движении соответствующих изображений. изображения соответствуют модели камеры обскуры.
На самом деле, я не получаю полезных результатов, поэтому я пытаюсь описать свою процедуру и надеюсь, что кто-то может мне помочь.
Я сопоставляю функции соответствующих изображений с SIFT, сопоставляю их с OpenCV FlannBasedMatcher и вычисляю основную матрицу с помощью OpenCV findFundamentalMat (метод RANSAC).
Затем я вычисляю существенную матрицу с помощью встроенной матрицы (K) камеры:
Mat E = K.t() * F * K;
Я разлагаю существенную матрицу на поворот и перевод с сингулярным разложением:
SVD decomp = SVD(E);
Matx33d W(0,-1,0,
1,0,0,
0,0,1);
Matx33d Wt(0,1,0,
-1,0,0,
0,0,1);
R1 = decomp.u * Mat(W) * decomp.vt;
R2 = decomp.u * Mat(Wt) * decomp.vt;
t1 = decomp.u.col(2); //u3
t2 = -decomp.u.col(2); //u3
Затем я пытаюсь найти правильное решение путем триангуляции. (эта часть от http://www.morethantechnical.com/2012/01/04/simple-triangulation-with-opencv-from-harley-zisserman-w-code/, поэтому я думаю, что это должно работать правильно).
Затем новая позиция вычисляется с помощью:
new_pos = old_pos + -R.t()*t;
где new_pos и old_pos - векторы (3x1), R - матрица поворота (3x3) и t - вектор трансляции (3x1).
К сожалению, у меня нет полезных результатов, поэтому, возможно, у кого-то есть идея, что может быть неправильным.
Вот некоторые результаты (на всякий случай кто-то может подтвердить, что любой из них определенно неверен):
F = [8.093827077399547e-07, 1.102681999632987e-06, -0.0007939604310854831;
1.29246107737264e-06, 1.492629957878578e-06, -0.001211264339006535;
-0.001052930954975217, -0.001278667878010564, 1]
K = [150, 0, 300;
0, 150, 400;
0, 0, 1]
E = [0.01821111092414898, 0.02481034499174221, -0.01651092283654529;
0.02908037424088439, 0.03358417405226801, -0.03397110489649674;
-0.04396975675562629, -0.05262169424538553, 0.04904210357279387]
t = [0.2970648246214448; 0.7352053067682792; 0.6092828956013705]
R = [0.2048034356172475, 0.4709818957303019, -0.858039396912323;
-0.8690270040802598, -0.3158728880490416, -0.3808101689488421;
-0.4503860776474556, 0.8236506374002566, 0.3446041331317597]