两个相机系统之间的旋转矩阵
Rotation matrix between two camera system
当我从公共坐标系获得每个相机平面的旋转矩阵时，我试图找到两个相机系统之间的对极几何旋转矩阵。我遇到 this 问题，接受的答案是取一个的倒数并与另一个相乘，我想知道为什么会这样？
使用 2 个参考世界坐标的通用旋转矩阵，您拥有：
R01 是从参考系统 1（第一个摄像机）到系统 0（世界）的旋转
R02是从系统2（第二个摄像头）到系统0
逆inv(R02)等于R20也是对的（从世界到第二个相机系统）
所以（从右到左阅读每个操作）
inv(R02)*R01 =
= R20*R01 =
= R21
您通过系统 0 将系统 1 中的坐标转换为系统 2
（我现在不考虑相对翻译）
I am wondering why that is?
变换 A："Hello, I know how to go from London to Beijing".
变换 B："Hello, I know how to go from Paris to Beijing".
变换 inv(B) * A: "Guess what guys? I know how to go from London to Beijing, and then from Beijing to Paris, so I really know how to go from London to Paris. Cool!"
当我从公共坐标系获得每个相机平面的旋转矩阵时，我试图找到两个相机系统之间的对极几何旋转矩阵。我遇到 this 问题，接受的答案是取一个的倒数并与另一个相乘，我想知道为什么会这样？
使用 2 个参考世界坐标的通用旋转矩阵，您拥有：
R01 是从参考系统 1（第一个摄像机）到系统 0（世界）的旋转
R02是从系统2（第二个摄像头）到系统0
逆inv(R02)等于R20也是对的（从世界到第二个相机系统）
所以（从右到左阅读每个操作）
inv(R02)*R01 =
= R20*R01 =
= R21
您通过系统 0 将系统 1 中的坐标转换为系统 2 （我现在不考虑相对翻译）
I am wondering why that is?
变换 A："Hello, I know how to go from London to Beijing".
变换 B："Hello, I know how to go from Paris to Beijing".
变换 inv(B) * A: "Guess what guys? I know how to go from London to Beijing, and then from Beijing to Paris, so I really know how to go from London to Paris. Cool!"