如何将从本质矩阵得到的相机位姿（平移矩阵）转换到世界坐标系
How to convert camera pose (Translation matrix) obtained from the essential matrix to world coordinate system
我已经从基本矩阵中提取了旋转和平移矩阵。平移向量具有尺度歧义。因此，我无法定义它的 "true" 值。
我的步骤如下：
F=estimateF(matches1,matches2,'RANSAC')
E=K2'*F*K1
[U S V]=svd(E)
s=(S(1,1)+S(2,2))/2
S=diag([s s 0])
E_new=U*S*V'
[U S V]=svd(E_new);
R1=U*W*V'
R2=U*W'*V';
t1=U(:,3);
t2=-t1
我的问题是如何以毫米为单位定义第二个相机相对于第一个相机的平移。
除非您了解更多将您的点与现实世界联系起来的信息，否则无法恢复绝对比例。
例如，如果匹配您知道其大小（以毫米为单位）的校准棋盘的正方形角，那么您将能够知道相机之间的距离（以毫米为单位）。
我已经从基本矩阵中提取了旋转和平移矩阵。平移向量具有尺度歧义。因此，我无法定义它的 "true" 值。
我的步骤如下：
F=estimateF(matches1,matches2,'RANSAC')
E=K2'*F*K1
[U S V]=svd(E)
s=(S(1,1)+S(2,2))/2
S=diag([s s 0])
E_new=U*S*V'
[U S V]=svd(E_new);
R1=U*W*V'
R2=U*W'*V';
t1=U(:,3);
t2=-t1
我的问题是如何以毫米为单位定义第二个相机相对于第一个相机的平移。
除非您了解更多将您的点与现实世界联系起来的信息，否则无法恢复绝对比例。
例如，如果匹配您知道其大小（以毫米为单位）的校准棋盘的正方形角，那么您将能够知道相机之间的距离（以毫米为单位）。