Matlab 从多个校准视图进行三维重建

我有一个校准过的相机，在进行初始的两视图重建之前，它的内部特性是经过计算的。假设我在一个静止的刚体周围有20幅图像，都是用同一台相机拍摄的。使用前两个视图和场景的地面真实测量，我得到

1） 使用Stewenius 5点算法进行初始重建，以找到E（基本矩阵）

2） 相机矩阵P1和P2，其中原点设置为相机P1的原点

我的问题是，如何添加更多视图？对于前两个视图，我手动找到了特征点，因为我发现MATLAB特征检测器和匹配器输出的是错误的对应关系

我是否连续进行两次视图重建以获得其他相机外部信息，即P1和P3、P1和P4…P1和P20；是否使用与P1-P2相同的特征点？这种方法不会有某种错误传播吗？使用P1作为参考的原因是，它被选择为世界原点

我确实有一个程序，在我获得相机外部的所有初始估计值后进行捆绑调整，但我的问题是获得初始相机矩阵P3…P20

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提前谢谢

首先获得成对校准P1-P2、P2-P3、P3-P4。。。使用对应对的特征点。您需要使用某种RANSAC来消除此处的错误通信，或者在所有对之间手动进行匹配。首先，需要将所有摄影机放置到公共坐标系。假设我们选择P1作为关键摄像头。要将第三个摄影机P3添加到P1-P2对中，您需要根据成对校准计算P2和P3之间的旋转增量Delta2-3，然后将其应用于P2的已知摄影机矩阵。依此类推，直到所有摄影机矩阵都位于公共坐标系中。您可以进行捆绑调整

我并没有真正理解所有的事情，但是：“从多个校准视图进行三维重建”与“从两个校准视图进行三维重建”是一样的。你似乎知道怎么做。啊，谢谢！：）这是有道理的