Ios 扩张重点

我之前问过一个问题，但没有得到任何回应。在这里，我希望进一步缩小范围，以期找到答案

从OpenCV导出光流后，如何计算膨胀焦点

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提前感谢：）

让我们假设一个静止的场景中有一个移动的摄影机，其中所有光流都是由摄影机的运动引起的。没有摄像机旋转，只有（3D）平移。
在这种情况下，扩展焦点是所有像素流的交点

您可以使用最小二乘法将FoE作为超定矩阵的零空间，该矩阵的行是由运动向量定义的线。RANSAC可能是一种更稳健的方法

在横向运动的情况下，敌人将处于无穷大，在向前运动的情况下，它将是图像中的一个点

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在更一般的情况下，敌人是对极点，一旦你估计了基本矩阵，就可以找到对极点。

你的问题太宽泛和模糊，无法回答。你确实开始使用光流，但不知道你为什么需要它。这里似乎没有人知道怎么做，很可能这不是胡说八道，也不是太复杂。你应该把注意力集中在你能很好理解的简单事情上，并在上面一点一点地发展。从互联网上复制代码对你没有帮助。@vasile-这有点苛刻，你真的不应该对一个真心想问好问题的人采取这种语气。虽然在技术上具有挑战性，但相关问题显示了研究工作，可以由合适的人在这里回答。同样，这也是一个具体的、可以回答的问题。我认为你是对的，布拉德拉森。我会尽量提供更多的支持，减少批评。谢谢你的输入。这不是一个计算扩展焦点的好方法，但是它很容易实现，并且可能（我从未尝试过）工作正常。函数cv:：FindHomography将为您提供3x3矩阵，该矩阵最能描述您通过光流找到的点对点匹配。在我看来，对于某些类型的光流，最佳单应性将集中在展开焦点处。如果这是真的，您可以尝试获取单应性的x和y平移分量并使用它们（x是hom（0,2）y是hom（1,2））。我希望你能得到一个更好的答案。嗨，阿迪，很抱歉这么晚才回复。我理解敌人的概念。我的问题是我不能在代码中这样做。是否有任何库或示例应用程序支持/演示此功能？OpenCV能让我们确定敌人吗？OpenCV能让你找到基本矩阵和外极子。