本质矩阵（Essential Matrix）E进行分解的过程
分解本质矩阵的过程遵循以下步骤：
-
使用奇异值分解（SVD）计算本质矩阵E的分解。SVD分解是一种将矩阵分解为三个矩阵的乘积的方法，它的形式为 E = UΣV^T，其中U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵。此步骤的结果存储在u、w和vt中。
-
把U矩阵的第三列复制到t，并进行归一化。t代表相机的平移向量。
-
定义W矩阵。在某些情况下，W也被称为"旋转矩阵"，它是由本质矩阵E的属性决定的。
-
计算两个可能的旋转矩阵R1和R2。这两个矩阵代表相机的旋转。
-
检查R1和R2的行列式。如果行列式为负，则将对应的旋转矩阵取反。因为在计算机视觉中，我们通常希望旋转矩阵具有正的行列式，这意味着它们代表了一个右手坐标系的旋转。
根据本质矩阵E，计算两个可能的旋转矩阵和一个平移向量。结果用于相机姿态估计。
本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！