Python和OpenCV-有关findFundamentalMat'；行为

抱歉，如果标题有点含糊不清。很难用简单易懂的方式表达我的问题

所以，我正处于一个3D重建项目的中间。管道与标准管道大致相同，其中

不失真图像

使用关键点检测器检测点

跨帧跟踪点（光流）

计算基本矩阵

等等。唯一不同的部分是在第2步，我使用一个线段检测器，并跨帧跟踪它

因此，如果我使用关键点检测器，给出两帧图像，我将得到两组关键点（每组对应于每帧）。但对于我的情况，我有四组关键点（每两组对应于每一帧，因为一条线有一个起点和一个终点）

为了计算基本矩阵，我需要连接每帧的两组点

一种方法是垂直连接它：

np.vstack（[start\u point，end\u point]）

另一种方法是：

np.hstack（[start\u point，end\u point]）。重塑（-1,2）

。也就是说，它是“交替”连接的，即

[[start_point[0],
  end_point[0],
  start_point[1],
  end_point[1],
             ...]]

两者最终将以相同的形状结束。但公平地说，它们产生了完全不同的结果。根据我的观察，

vstack

产生的重建结果更像“3D”，而

hstack

产生的重建结果更像“平面”

问题是为什么会这样？哪一个应该更好

下面是关于此问题的示例代码：

import numpy as np
import cv2

np.random.seed(0)

def prepare_points(pts_frame1, pts_frame2):
    # Prepare the four sets of points
    (p1_f1, p2_f1) = pts_frame1
    (p1_f2, p2_f2) = pts_frame2

    v_stacked_f1f2 = (np.vstack([p1_f1, p2_f1]), np.vstack([p1_f2, p2_f2]))
    h_stacked_f1f2 = (np.hstack([p1_f1, p2_f1]).reshape(-1, 2), 
                      np.hstack([p1_f2, p2_f2]).reshape(-1, 2))

    return (v_stacked_f1f2, h_stacked_f1f2)

pts_frame1 = np.random.random_sample((60, 2)).astype("float32")
pts_frame2 = np.random.random_sample((60, 2)).astype("float32")

# Emulate the two sets of points for each frame where
# the first set is the start point, while
# the second set is the end point of a line
pts_frame1 = (pts_frame1[::2], pts_frame1[1::2])
pts_frame2 = (pts_frame2[::2], pts_frame2[1::2])

(v_stacked_f1f2, h_stacked_f1f2) = prepare_points(pts_frame1, pts_frame2)

F_vstacked = cv2.findFundamentalMat(v_stacked_f1f2[0], v_stacked_f1f2[1],
                                    cv2.FM_RANSAC, 3, 0.99)[0]
F_hstacked = cv2.findFundamentalMat(h_stacked_f1f2[0], h_stacked_f1f2[1],
                                    cv2.FM_RANSAC, 3, 0.99)[0]

print("F_vstacked:\n", F_vstacked, "\n")
print("F_hstacked:\n", F_hstacked, "\n")

# F_vstacked:
# [[ 3.31788127 -2.24336615 -0.77866782]
# [ 0.83418839 -1.4066019  -0.92088302]
# [-2.75413748  2.27311637  1.        ]] 

# F_hstacked:
# [[  7.70558741  25.29966782 -16.20835082]
# [-12.95357284  -0.54474384  14.95490469]
# [  1.79050172 -10.40077071   1.        ]] 

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findFundamentalMat函数处理如下点格式：2*N，其中N是点的数量。所以我认为“Fhstacked”是正确的。

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还有一件事我不清楚，为什么你只想用直线的端点来估计运动？那么特征点是否准确？因为您无法准确地计算出（像素）是每行的终点。

findFundamentalMat函数处理点的格式如下：2*N，其中N是点的数量。所以我认为“Fhstacked”是正确的。 还有一件事我不清楚，为什么你只想用直线的端点来估计运动？那么特征点是否准确？因为你不能准确地找出每一行的终点（像素）