特徴マッチングによる基本行列または本質行列の推定

Question

opencvの組み込み関数を使って基本行列と本質行列を推定しています。ORBとブルートフォースマッチャーを使って関数に入力点を与えます。私は直面していますこと：

私はEはカラット（） F K.

を=としての基本的なマトリックスを使用して数学的な計算から見つけるものと一致しない組み込まれて機能でから計算

1.基本行列2.私はFとEを計算するために使用されるポイントの数を変えるので、FとEの値は常に変化しています。この関数はRansacメソッドを使用します。どの値が正しいか知っていますか？

3.私はまた、Eを分解し、4つの可能な解から正しいRとTを見つけるためにinbuilt関数を使用しています.RとTの値は、変化するEとともに変化します。ベクトルTはパターンなしで変化します。それはEの値でX方向にあったのですか？Eの値を変更するとYまたはZYに変化します。これは起こっていますか？誰にも同じ問題がありましたか？ ??

どのように私はこの問題を解決しますか。私のプロジェクトは、画像からオブジェクトの測定を行うことです。 提案や助けを歓迎します！

Answer 1

1. FとEの両方がスケールファクタまで定義されています。マトリックスを正規化すること、例えば、 g。最後の要素で除算します。
2. RANSACはランダム化されたアルゴリズムなので、毎回異なる結果が得られます。ポイントを三角測量するか、再投影エラーを計算することによって、どれだけ変化するかをテストできます。結果が多すぎる場合は、RANSAC試行回数を増やしたり、距離閾値を小さくして、RANSACが正しい解に収束していることを確認してください。