无目标非重叠立体相机标定

Question

可以使用 OpenCV 中的特征匹配器完成重叠无目标立体相机校准，然后使用 8 点或 5 点算法估计 Fundamental/Essential 矩阵，然后使用它们进一步分解旋转和平移矩阵。

如何在没有目标的情况下接近非重叠立体设置？

我们可以使用视觉里程计（如 ORB SLAM）来计算两个相机的轨迹（相机将被严格固定），然后使用手眼校准来获得外部参数吗？ 如果是，每个轨迹的变换如何映射到夹持器->基础变换和目标->相机变换？ 或者有其他方法可以应用这个算法吗？

如果不能使用手眼标定，有什么实现无目标非重叠立体相机标定的建议吗？

Answer 1

手眼校准足以满足您的情况。只需通过 运行 ORBSLAM 从每个摄像机获取轨迹。然后，计算每条轨迹上的相对轨迹位姿，通过SVD得到外在的。您可能需要阅读一些论文才能了解如何实现这一点。

这有时称为基于运动的校准。