C++ 在摄影机之间查找外部对象

我所处的情况是，我需要根据图像对应找到两个或多个摄影机之间的相对摄影机姿势（因此摄影机不在同一点）。为了解决这个问题，我尝试了与描述相同的方法（代码如下）

cv:：Mat校准_1=。。。；
cv:：Mat校准_2=。。。；
cv:：Mat校准\目标=校准\ 1；
（0，2）处的校准目标=0.5f*帧宽度；//主要观点
（1，2）处的校准目标=0.5f*帧高度；//主要观点
自动基本矩阵=cv:：findFundamentalMat（左匹配、右匹配、cv\u RANSAC）；
基本矩阵。convertTo（基本矩阵，CV_32F）；
cv:：Mat essential_matrix=校准_2.t（）*基本矩阵*校准_1；
cv：：SVD SVD（基本矩阵）；
cv:：Matx33f w（0，-1,0，
1,0,0,
0,0,1);
cv:：Matx33f w_inv（0,1,0，
-1,0,0,
0,0,1);
cv:：Mat在摄像机之间的旋转=svd.u*cv:：Mat（w）*svd.vt//赫兹9.19

但在大多数情况下，我都会得到非常奇怪的结果。所以我的下一个想法是使用一个成熟的捆绑调整器（它应该满足我的需求？！）。目前我唯一的大依赖是OpenCV，他们只有一个未记录的捆绑调整实现

因此，问题是：

• 是否有一个无依赖性且使用允许商业使用的许可证的捆绑调整器
• 有没有其他简单的方法可以找到外在因素
• 与摄像机的距离相差甚远的物体是否存在问题？（大视差）

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提前感谢

我也在处理同样的问题，面临更棘手的问题。 以下是一些建议：

分解前修改基本矩阵： 在分解前修改基本矩阵[U W Vt]=SVD（E），新的E'=diag（s，s，0），其中s=W（0,0）+W（1,1）/2

两阶段基本矩阵估计： 使用RANSAC内插器重新计算基本矩阵

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这些步骤将使旋转估计更容易受到噪声的影响。

您必须获得4种不同的解决方案，并选择具有最多正Z坐标点的解决方案。通过反转基本矩阵的符号，用w_inv替换w，生成解决方案。虽然计算了w_inv，但您没有这样做。您是否重复使用其他代码？

能否提供更多详细信息？两个摄像机都有一个共同的视野（FOV）？摄像机是相同的型号-但不完全相同-因此本质可能略有不同。理想情况下，内部也会进行调整，但这不是我目前的首要问题，我的主要问题是两个摄像头是否有一个可以成像的公共区域。如果是，您可以在该公共区域放置一个棋盘，并找到摄像头之间的相对姿势。摄像头的重叠部分约为水平视野的30%，但我不能使用棋盘或任何其他图案-我的输入是功能对应。谢谢您的回答，您能更详细地解释第一步吗？

cv::Mat calibration_1 = ...;
cv::Mat calibration_2 = ...;
cv::Mat calibration_target = calibration_1;
calibration_target.at<float>(0, 2) = 0.5f * frame_width;  // principal point
calibration_target.at<float>(1, 2) = 0.5f * frame_height; // principal point

auto fundamental_matrix = cv::findFundamentalMat(left_matches, right_matches, CV_RANSAC);
fundamental_matrix.convertTo(fundamental_matrix, CV_32F);
cv::Mat essential_matrix = calibration_2.t() * fundamental_matrix * calibration_1;
cv::SVD svd(essential_matrix);
cv::Matx33f w(0,-1,0,
    1,0,0,
    0,0,1);
cv::Matx33f w_inv(0,1,0,
    -1,0,0,
    0,0,1);
cv::Mat rotation_between_cameras = svd.u * cv::Mat(w) * svd.vt; //HZ 9.19