extrinsic-parameters

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我有一個攝像頭拍攝的場景的2個圖像（左側和右側）。我知道兩個圖像的內在矩陣K_L和K_R以及兩個相機之間的相對旋轉R。如何計算兩臺相機之間精確的相對平移量t？

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我可能這個題目不好，如果有人想提出一個更好的問題，我會改變它:) 我以前calibrated camera using a ground plane with known world dimensions成功，但我現在努力工作，如果我可以計算相機的外部參數（已知內在函數）從2D中識別對象時就知道它的高度。坦率地說，我認爲這是可以用三角做，但我還沒有想通了相當尚未... 也許我可以在兩個物體之間構

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基本矩陣相機矩陣

我想從基本矩陣中提取相機矩陣。我找到了一些關於這個的答案。 determine camera rotation and translation matrix from essential matrix Rotation and Translation from Essential Matrix incorrect 在這些問題的答案，他們建議我使用newE其中[U,S,V] = svd(E)和new

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如何從目標平面的三個已知尺寸計算攝像機外部參數

我的問題如下。應用單個攝像機（位置和方向都是常量）來監視遠處平面目標的運動。包括焦距，傳感器分辨率，主點在內的固有參數是已知的。不考慮鏡頭失真。在世界體系中，關於目標（在飛機上）的三個維度是已知的。我不知道是否足以確定相機的外部參數。如果是，如何計算它？非常感謝。

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探戈相機外部參數

基礎上，MATLAB link攝像機標定外在矩陣應該是4×3矩陣（包括定向和翻譯）意味着我們需要12元，但是，基於在Tango documentation的解釋，我們只得到翻譯3號和4號進行旋轉。我如何用這7個數字創建4x3矩陣？謝謝， Vahid。

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cv :: solvePnPRansac返回單位矩陣

我想使用cv :: solvePnPRansac找到給定3D到2D對應關係的對象姿態。我的通信可能有異常，所以我不想使用cv :: solvePnP。我已經使用了從opengl中的相機拍攝的快照的3D到2D對應關係。所以在反投影之後，我發現使用solvePnP後返回的旋轉矩陣是正確的。但是，當我使用solvePnPRansac時，我得到了一個單位矩陣和零平移向量。請幫忙！我已經使用了下面的代碼。提

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爲什麼直接線性變換（DLT）不能給出最佳的相機extrinsics？

我讀的功能solvePnP()的源代碼在OpenCV中，當flags PARAM使用默認值SOLVEPNP_ITERATIVE，它調用cvFindExtrinsicCameraParams2，其中首先使用DLT算法（如果我們有3D點的非平面集）來初始化6DOF相機姿態，並且SECOND使用CvLevMarq solver來最小化重投影誤差。我的問題是：DLT將問題描述爲線性最小二乘問題並用SVD

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Matlab detectCheckerboardPoints瑕疵

我最近使用Matlab 單相機校準應用程序算法來校準相機內在和外在因素。在找到棋盤的角落時，Matlab的許多功能都會執行（精確度）opencv api cv::findChessboardCorners，但在某些圖片上，Matlab的表現很奇怪。例如，下面的圖像中，板正方形之間的角是清楚的看到，而MATLAB發現上陌生的地方冗餘的：原始圖像：//應該有5 * 8 = 40內角點的失真的圖像上

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非平面鑽機鏡頭校準

基於我得到的結果和所提供的文檔，我總結出使用非平面鑽機的校準在OpenCV中不起作用（它們嚴重依賴於初始猜測）。根據它們的功能calibrateCamera 該算法執行以下步驟中的文檔：計算初始固有參數（僅適用爲平面校準模式的選項）或從讀取它們輸入參數。除非某些CV_CALIB_FIX_K？失真係數全部設置爲0，否則初始化爲零。被指定。估計最初的攝像機姿態，好像內部參數已經知道。這是使

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從基本矩陣確定相機旋轉和平移矩陣

我試圖從基本矩陣中提取旋轉矩陣和平移矩陣。我把這些答案作爲參考： Correct way to extract Translation from Essential Matrix through SVD Extract Translation and Rotation from Fundamental Matrix 現在我已經做到將SVD到本質矩陣上面的步驟，但在這裏，問題來了。根據我對這個問題