3d 从消失点计算旋转矩阵
我试图在图像中恢复建筑物三个轴的三维方向 我目前的方法是手动注释三个轴对应的三个消失点，估计摄像机校准矩阵K，然后通过归一化K^{-1}v_{i}，从消失点计算旋转矩阵的每一列，如本附录所述 虽然这似乎是可行的，但R的计算列并不是完全正交的，我怀疑如果消失点的噪声更大，问题会更明显 我可以通过使用SVD分解估计的R并将所有奇异值设置为1来回避它，但我更喜欢一个更具原则性的解决方案。另一种思路是将其作为一个约束优化问题来解决，该问题旨在最小化消失点上的投影误差 是否有更好的方法从K和消失点计算旋转矩阵，同时考虑正交性和列单位约束3d 从消失点计算旋转矩阵,3d,computer-vision,rotational-matrices,vanishing-point,3d,Computer Vision,Rotational Matrices,Vanishing Point,我试图在图像中恢复建筑物三个轴的三维方向 我目前的方法是手动注释三个轴对应的三个消失点，估计摄像机校准矩阵K，然后通过归一化K^{-1}v_{i}，从消失点计算旋转矩阵的每一列，如本附录所述 虽然这似乎是可行的，但R的计算列并不是完全正交的，我怀疑如果消失点的噪声更大，问题会更明显 我可以通过使用SVD分解估计的R并将所有奇异值设置为1来回避它，但我更喜欢一个更具原则性的解决方案。另一种思路是将其作为一个约束优化问题来解决，该问题旨在最小化消失点上的投影误差 是否有更好的方法从K和消失点计算旋转
提前感谢。解决方案是只注释2个消失点，第3个由消失点正交约束唯一定义。
然后，分别计算R的两列，并找到第三列作为其他两列的交叉（外部产品）