【发布时间】：2015-07-29 18:51:56
【问题描述】：
我有两组与视频序列相关的数据。一个包含使用一种算法生成的相对旋转和平移数据。另一个由与每一帧相关联的真实外在矩阵组成。
我想比较数据集以确定它们之间的差异。我的问题是，如何从两个外部相机矩阵中推导出相对平移和旋转？
【问题讨论】：
标签： opencv computer-vision perspectivecamera
【发布时间】：2015-07-29 18:51:56
【问题描述】：
如果你有camera1 姿势P1 = [R1|T1] 和camera2 姿势P2 = [R2|T2] 然后P1to2 = P2 * P1^-1。
直观地，想象一个简单的情况，其中两个相机的平移都为零，camera1 在 X 轴上旋转 +30 度，camera2 在 X 轴上旋转 +60 度。
P1 = [R1|0] P2 = [R2|0]
所以它们都在 X 轴上旋转了 +30 度：
P1to2 = P2 * P1^-1 = [R2|0] * [R1|0]^-1 = [R2|0] * [R1^1|0]
R2 * R1^1 = 60 - 30 on X = rotation of +30 degrees on X
【讨论】：
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你能确认pose P = N^-1，其中N是外在矩阵吗？
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那么如何计算相对平移呢？
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@aledalgrande 当相机没有零平移时，相对旋转会是多少？我们将在什么情况下应用逆向平移来获得上述零平移的情况？
外在矩阵由 3x3 的旋转矩阵和 3x1 的平移向量组成。
因此，M 3x4 只是两个 [R t] 的串联。除非我误解了你的问题，否则旋转和翻译是微不足道的。
【讨论】：
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R 和 t 是世界相对于相机的旋转和平移。获得他们的世界坐标等价物也不难。考虑到它们的外在矩阵，我正在寻找的是两帧之间的增量。例如第 1 帧和第 2 帧之间的平移。
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你的意思是第1帧和第2帧像素坐标之间的变换吗？