Geometry 从对极到像点的对极线

Geometry 从对极到像点的对极线,geometry,computer-vision,stereo-3d,Geometry,Computer Vision,Stereo 3d,我必须用这个模型来确定极线: 我读了一些书和维基百科的文章。但我不明白这意味着什么: l2=e2 x x2 其中l2是右/第二幅图像中的极线(红线),x2是对象x的右图像中的图像点 我的问题:我假设点e2和x2在右图像平面上,这意味着它们的叉积(在公式l2中)垂直于图像平面,因此不能像红线那样位于图像平面上 我理解错了什么?您不应该将这些点视为图像中交叉的2D点,这是您困惑的根源 使用三维向量定义十字,以便 |e2x| |x2x| l2 = |e2y| X |

我必须用这个模型来确定极线:

我读了一些书和维基百科的文章。但我不明白这意味着什么:

l2=e2 x x2

其中l2是右/第二幅图像中的极线(红线),x2是对象x的右图像中的图像点

我的问题:我假设点e2和x2在右图像平面上,这意味着它们的叉积(在公式l2中)垂直于图像平面,因此不能像红线那样位于图像平面上


我理解错了什么?

您不应该将这些点视为图像中交叉的2D点,这是您困惑的根源

使用三维向量定义十字,以便

      |e2x|       |x2x|
l2 =  |e2y|   X   |x2y|
      | 1 |       | 1 |
得到结果l2(3D向量)后,应该对其进行规格化,以便

l2x^2+l2y^2=1

你可以写出一条二维直线的方程

ax + by + c = 0 
作为点积

l . x = 0
其中,
l=[abc]'
是直线,
x=[xy1]
'是直线上的一个点。 所以,
l
x
是正交的

在第二幅图像中,
e2
x2
都应该位于极线
l2
,这意味着

l2 . e2 = 0, l2 . x2 = 0
因此,
l2
e2
x2
正交。通过取它们的叉积,可以找到与
e2
x2
正交的向量。因此,我们可以说
l2=e2x2

你可以看到
l2。e2和l2。x2实际上是
0
,使用三重产品属性

l2 . e2 = e2 . l2 = e2 . (e2 x x2) = x2 . (e2 x e2) = 0
您能否详细说明一下“您不应将点视为图像中交叉的2D点”?如果它们不是z=1的二维点或三维点,它们是什么?