opencv 計算基礎矩陣
上面寫了那麼多基礎矩陣的計算方法,在opencv中也就是乙個函式的封裝
mat cv::findfundamentalmat(inputarray points1,
inputarray points2,
int method = fm_ransac,
double param1 = 3.,
double param2 = 0.99,
outputarray mask = noarray()
)
其中,points1,points2是匹配點對的畫素座標,並且能夠一一對應。method表是使用那種方法,預設的是fm_ransac也就是ransac的方法估算基礎矩陣。param1表示ransac迭代過程中,判斷點是內點還是外點的閾值(到對極線的畫素距離);param2表示內點佔的比例,以此來判斷估計出的基礎矩陣是否正確。
// ransac 計算基礎矩陣f
mat f;
f = findfundamentalmat(ps1, ps2, fm_ransac);//還有7點,8點法等等。
cout << "基礎矩陣f:" << endl << f << endl;
通過兩檢視的對極幾何可知,所有的對極線相交於對極點,可以以此來驗證估計的基礎矩陣是否正確。在opencv中也封裝了計算對極線的方法computecorrespondepilines,
vectorlines1;//line為(a,b,c) ax+by+c=0(影象座標系)
computecorrespondepilines(ps1, 1, f, linesl);
for (auto it = linesl.begin(); it != linesl.end(); it++)
imshow("第一幅影象的對極線", img1);
computecorrespondepilines(ps1, 1, f, linesl);
vectorlines2;
computecorrespondepilines(ps2, 2, f, lines2);
for (auto it = lines2.begin(); it != lines2.end(); it++)
imshow("第二幅影象的對極線", img2);
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