本质矩阵E、基本矩阵F、单应矩阵H

  1. E (归一化坐标对进行计算)= t ^ R 为3*3的矩阵, 因为R,t共有6个自由度,又因为单目尺度等价性,所以实际上E矩阵共有5个自由度。因此至少需要5个点对来求解。

  2. 基本矩阵F= :根据两帧间匹配的像素点对儿计算

  3. 3*3且自由度为7的矩阵

  4. kF也为基础矩阵,即相差一个尺度自由度

  5. F矩阵的秩为2

考虑到尺度等价性约束减一,另外det(F)=0,再减一,所以应该是7自由度。

3.H矩阵: 通过两帧间的像素点对儿 求解,但要求这些点的空间位置共面 。为3*3且自由度为8的矩阵

H可以将二维射影空间 中的一个点变换到另一个点 。根据射影空间的性质,必然存在一个 3*3的矩阵H,考虑到尺度的影响,H的自由度为8.

相关推荐
longlongzihan2 分钟前
从LeetCode 19. 删除链表的倒数第 N 个结点深入理解“哨兵节点”
c++·算法·leetcode·链表
Hello.Reader4 分钟前
REA 深度实战让 AI Agent 学会逆向工程,从软件行为分析到二进制原理还原
人工智能
William一直在路上4 分钟前
垂直领域大模型训练的一点思考和探索
人工智能·大模型·llm
腾讯云大数据4 分钟前
本体立骨架,语义供刻度——DataBuddy对企业AI语义架构的一次完整回答
大数据·人工智能·架构·云计算·腾讯云
武汉星际互动8 分钟前
从“一件事”到“一类事”,政务服务改革的“下一站”在哪里?
大数据·人工智能·政务
朝朝辞暮i11 分钟前
VLA 系统学习第 20 课——Diffusion Policy 为什么要先给动作加噪,再学习把噪声去掉?
人工智能·python·深度学习·transformer·vla
七夜zippoe11 分钟前
Agent 权限边界:别让 AI 误删你的生产库(安全设计)
数据库·人工智能·安全·ai·权限边界·安全设计
田里的水稻13 分钟前
RL_强化学习概述---具身机器人
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
朝朝辞暮i14 分钟前
第一部分:ACT 阶段总结——从 Behavior Cloning 到完整的 Transformer Action Policy
人工智能·pytorch·深度学习·transformer·vla
Gigavision15 分钟前
CAS(ME)²数据集 感知图卷积网络算法 CAS(ME)²数据集下载
网络·算法