c – 在相机之间寻找外在的东西

我正处于这样的情况：我需要根据图像对应关系找到两个/多个摄像机之间的相对摄像头姿势(因此摄像机不在同一点).为了解决这个问题,我尝试了与 here(下面的代码)所述相同的方法.

cv::Mat calibration_1 = ...;
cv::Mat calibration_2 = ...;
cv::Mat calibration_target = calibration_1;
calibration_target.at<float>(0,2) = 0.5f * frame_width;  // principal point
calibration_target.at<float>(1,2) = 0.5f * frame_height; // principal point

auto fundamental_matrix = cv::findFundamentalMat(left_matches,right_matches,CV_RANSAC);
fundamental_matrix.convertTo(fundamental_matrix,CV_32F);
cv::Mat essential_matrix = calibration_2.t() * fundamental_matrix * calibration_1;
cv::SVD svd(essential_matrix);
cv::Matx33f w(0,-1,1,1);
cv::Matx33f w_inv(0,1);
cv::Mat rotation_between_cameras = svd.u * cv::Mat(w) * svd.vt; //HZ 9.19

但在我的大多数情况下,我得到了极其奇怪的结果.所以我的下一个想法是使用一个完整的捆绑调整器(应该做我正在寻找的东西？！).目前我唯一的重要依赖是OpenCV,他们只有一个未记录的捆绑调整实现.

所以问题是：

>是否有捆绑调整器没有依赖关系并使用允许商业使用的许可证？
>还有其他简单的方法可以找到外在词吗？
>与摄像机距离差异很大的物体是否有问题？ (重视差)

提前致谢

解决方法

我也在研究同样的问题并面临更为棘手的问题.
以下是一些建议 –

>分解前修改基本矩阵：
在分解之前修改基本矩阵[U W Vt] = SVD(E),并且新E’= diag(s,s,0)其中s = W(0,0)W(1,1)/ 2
> 2阶段基本矩阵估计：
使用RANSAC内点重新计算基本矩阵

这些步骤应使旋转估计更容易受到噪声的影响.