4个视图之间的刚体变换
Rigid body transformation between 4 views
我在房间的角落放置了 4 个摄像头，我想借助 opencv 估计这些摄像头的旋转和平移到这 4 个摄像头中的一个。我打算根据相机 1 和 2、相机 1 和 3 以及相机 1 和 4 之间的基本矩阵来估计 R 和 t。由于基本矩阵仅取决于 2 个视图，我想知道是否有更智能的拍摄方式有 4 个视图来确定 R 和 t 的优势？对于这种多视图校准，是否有任何好的指南或教程可用？快速 google 搜索没有成功。
提前致谢！
我假设相机已经校准并且 reference 相机（您称为“其中一个相机”的那个）有一部分视野) 在所有其他相机中也可见。
如果是这种情况，你只需要匹配场景中每对（参考，其他）相机之间的一些静态点，然后使用 solvePnP 来获得旋转和平移。您可以使用校准图（棋盘格或圆点）来提供一组静态点。
我在房间的角落放置了 4 个摄像头，我想借助 opencv 估计这些摄像头的旋转和平移到这 4 个摄像头中的一个。我打算根据相机 1 和 2、相机 1 和 3 以及相机 1 和 4 之间的基本矩阵来估计 R 和 t。由于基本矩阵仅取决于 2 个视图，我想知道是否有更智能的拍摄方式有 4 个视图来确定 R 和 t 的优势？对于这种多视图校准，是否有任何好的指南或教程可用？快速 google 搜索没有成功。
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我假设相机已经校准并且 reference 相机（您称为“其中一个相机”的那个）有一部分视野) 在所有其他相机中也可见。
如果是这种情况，你只需要匹配场景中每对（参考，其他）相机之间的一些静态点，然后使用 solvePnP 来获得旋转和平移。您可以使用校准图（棋盘格或圆点）来提供一组静态点。