我正在尝试对 3D 重建进行三角测量，但我发现了一个有趣的观察结果，但我无法证明这一点。
我有 2 组图像。我知道对应关系，并且我正在使用直接线性变换找到内在和外在参数。虽然我能够正确地重建原始场景，但即使照片是从同一台相机拍摄的，内在参数也不同。如果相机相同，怎么可能有不同的内在参数？另外，如果内在参数不同，我如何才能完美地重建场景？
谢谢
【问题讨论】：
标签： computer-vision triangulation 3d-reconstruction
您还没有具体说明“不同”的含义，所以我只想指出两个可能的差异来源。让我们用K来表示内在参数矩阵。
第一个可能的差异可能来自缩放差异。如果你第二次估计你的内在矩阵，你最终会得到一个矩阵
K_2=lambda*K
那么它在投影或重新投影时没有任何区别，因为对于任何 3d 点 X 你都会有
K_2*X=K*lambda*X //X is the same as lambda*X in projective geometry
当您对点进行反向投影时会发生同样的事情：您只需获得一个方向，然后您的估计算法（例如最小二乘或更简单的几何解）负责估计深度。 p>
您观察到差异的第二个原因可能只是数值不精确。由于您没有提供有关差异幅度的任何信息，因此我不确定这是否与您的情况有关。
【讨论】：