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當我們使用針***機拍攝影象時，我們會丟失重要資訊，影象的深度。或者影象每個點離攝像機有多遠，因為這是乙個3d到2d的轉換。所以我們是否能找到深度資訊就變得很重要。回答是使用多個攝像機。我們的眼睛也是類似的方法，我們使用兩個攝像機（雙眼），這被叫做立體影像。所以我們看看opencv提供了什麼。在更進一步之前，我們先明白一些多視幾何的基礎概念。在本節裡，我們會用核面幾何處理。看下面的影象顯示了兩個攝像機對同乙個場景拍攝影象的基本設定。
如果我們只用左邊的攝像機，我們沒法找到點x的對應3d點。因為線ox上的每乙個點在影象平面都投影到同乙個點。但是如果加上右邊的攝像機，現在ox線上的不同點在右邊的平面投影到了不同的點（x』）。所以用兩個影象，我們可以三角測量正確的3d點。這就是所有想法。
在右邊平面上不同點投影出來的直線(l』)。我們叫做點x對應的極線。它表示，要找到右邊影象裡的點x，沿著這根直線找就行。它應該在這條線上的某齣（這麼想，要找到在另一張圖上的對應點，你不需要搜尋整張，只需要在這根直線上找就行。所以它提供了更好的效能和準確性）。這被叫做極限約束。類似的所有的點都會在另一張圖上有對應的極線。平面xoo』背景叫做偏斜面。
o和o』是攝像機中心，從上面可以看到右邊攝像機的o』的投影可以在左邊看到，e點。這被叫做極點。極點是通過兩個攝像機中心的直線與平面的焦點。類似的，e』是左邊攝像機的極點。在某些情況下，你沒法在影象內定位極點，他們可能在影象外（這表示攝像機沒法看見彼此）。
所有的極線都通過極點。所以要找到極點的位置，我們可以找多條極線，然後找他們的交點。我們要找到極線和極點，需要兩個東西，基礎矩陣(f)和本質矩陣(e)。本質矩陣包含平移和旋轉的資訊，描述了第二個攝像機相對於第乙個在全域性座標系裡的位置。看下圖：
基礎矩陣包含了和本質矩陣一樣的資訊，另外還有兩個攝像機內聯資訊，這樣我們可以把兩個攝像機在畫素座標系內關聯起來。（如果我們使用修正過的影象並按焦距把點分開正規化了，f=e）。簡單的說，基礎矩陣f把乙個影象裡的點對映到另乙個圖里的線（極線）。這是通過兩個影象裡的匹配點計算的。最少需要8個點來得到基礎矩陣（使用8點演算法），最好能有多個點來使用ransac來得到更健壯得到結果。
計算幾何學習筆記
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