SVD不给出立体声本质矩阵的旋转和平移矩阵
SVD（奇异值分解）是一种矩阵分解的方法，用于将一个矩阵分解为三个矩阵的乘积。这三个矩阵分别是左奇异矩阵、奇异值矩阵和右奇异矩阵。
SVD在音视频和多媒体处理中有广泛的应用。它可以用于图像压缩、降噪、图像恢复、图像处理等领域。在音频处理中，SVD可以用于音频信号的降噪、语音识别等任务。
在云计算领域，SVD可以应用于大规模数据分析和处理。通过对大规模数据进行SVD分解，可以提取出数据的主要特征，从而实现数据降维和压缩，减少存储和计算资源的消耗。
腾讯云提供了一系列与数据分析和处理相关的产品，可以用于支持SVD的应用场景。其中，腾讯云的云原生数据库TDSQL、云数据库CDB、云数据仓库CDW等产品都可以用于存储和处理大规模数据。此外，腾讯云还提供了弹性MapReduce（EMR）和人工智能平台（AI Lab）等产品，可以用于大规模数据分析和机器学习任务。
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我正在尝试从基本矩阵中提取旋转和平移。我使用本征矩阵来得到本质矩阵，但是SVD没有给出预期的结果。因此，我组成了基本矩阵，并尝试我的奇异值分解码来恢复旋转和平移矩阵，发现奇异值分解码是错误的。我使用旋转和平移矩阵创建了基本矩阵 R = [[ 0.999656
浏览 23提问于2021-10-29得票数 1
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我想用一个相机来估计相对相机的姿态。
分解本质矩阵得到旋转，R= UWVt / UW'Vt (U和Vt是E的SVD )，得到平移</
浏览 2提问于2015-04-14得票数 1
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我遵循了“学习OpenCV”一书中的立体声实现。我有基本的，本质的，旋转的，平移的矩阵，我如何计算我点击的对象的真实位置？
浏览 0提问于2013-01-19得票数 0
我需要从相应的图像点计算3D点。这样做的算法在这里解释：。这不是为我工作，我收到了错误的结果。1.程序利用“归一化图像坐标”--如何计算它们? 2.R矩阵和T矩阵(从本质矩阵计算)与cv：：立体定向程序输出的矩阵相同。这就是我现在所做的：
通过倒置摄像机矩阵</em
浏览 2提问于2011-06-02得票数 5
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据我所知，转换顺序(先旋转或先平移)会产生不同的R|t。 所以我想知道你从基本矩阵奇异值分解得到的4种可能姿势的顺序是什么。我已经阅读了Essential Matrix(Hartley和Zisserman的多视图几何(第259页))中的姿势实现的代码。作者似乎将其解释为先旋转再平移，其中他使用p= -R^T * t来检索相机位置。 此外，opencv似乎先使用trasnlate，然
浏览 17提问于2020-11-11得票数 0
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我想要检测两个点之间的最佳旋转变换矩阵。第二组点与第一组相同，但旋转、平移并受噪声影响。我尝试使用最小二乘法，很明显，解决方案通常类似于旋转矩阵，但具有不兼容的结构(例如，我应该获得一个代表角度余弦的值，我可以得到一个>1的值)。我已经寻找了约束最小二乘法，但在我看来，旋转变换矩阵的约束不能用这种形式表示。
在这篇PDF中，我更正式地陈述了
浏览 0提问于2011-12-27得票数 1
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我试图从本质矩阵中提取旋转矩阵和平移矩阵。我把这些答案作为参考：
我的问题是，我怎样才能确定哪一种解决方案是正确的？
我只是个学相机
浏览 1提问于2014-09-11得票数 4
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OpenCV:基本矩阵与运动相机
、、、、
我有一个校准的(内在参数)相机。我从物体上拍摄立体声照片，并在重投影过程中使用它们来寻找物体的一些三维信息。问题是，在不同的参数下，我得到了非常不同的结果。我知道，对于相同的立体图像，基本矩阵可能是不同的</e
浏览 3提问于2013-12-09得票数 2
在使用calibrateCamera后，我能够从单目设置中得到投影矩阵。
我想我必须以某种方式将它们组合起来，但我不知道如何将这些输出矩阵与相机的本质</em
浏览 3提问于2015-04-28得票数 2
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我正在从事计算机视觉项目，用立体图像来确定物体的距离，我按照以下步骤使用OpenCV实现了我的目标: 1.摄像机的标定；2.冲浪匹配以寻找基本矩阵3；以svd为方法的旋转和平移矢量在Zisserman和StereoRectify得到投影矩阵P1、P2和旋转矩阵R1、R2。利用R=CameraMatrix.inv() H摄像机矩阵还可以找到
浏览 1提问于2014-01-31得票数 1
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OpenCV:本质矩阵分解
、、、、
我试图从本质矩阵中提取旋转矩阵和平移向量。* Mat(W) * svd_vt; </code></pre>
然而，当我使用R和T (例如获得校正图像)时，结果似乎不正确(黑色图像或一些明显错误的输出)，尽管如此，我使用了可能的</em
浏览 2提问于2014-01-20得票数 1
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同形opencv的旋转和平移矩阵
、、、、
我正在用java开发一个android应用程序，我用findHomography()计算了opencv的单调性，如何通过同形找到包含旋转和平移的相机姿态矩阵
Mat homography = Calib3d.findHomography
浏览 0提问于2018-09-17得票数 2
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我正试着用OpenCV来估计相对的相机姿势。在我的情况下，相机是校准的(我知道相机的内在参数)。为实现这一目标，采取了以下步骤。a.使用SIFT/SURF找到相应的点
c.
浏览 2提问于2012-11-14得票数 7
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我试图校准两个立体声相机，当我使用cv.stereoCalibrate，它给我一个3x3旋转矩阵和一个1x3平移矢量。但我不确定这里选的是哪台相机。从本质上讲，翻译向量是否描述了相机1从照相机2到相机2的翻译，我觉得文档中缺少一些细节。
浏览 3提问于2020-04-05得票数 0
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基本矩阵需要8个对应。在给定内部函数的情况下，估计基本矩阵需要多少图像-图像对应?为什么？由于本质矩阵是由旋转和平移组成的，因此3+2(平移仅达到一个尺度)有5个参数需要估计，每个对应关系给出一个方程。这是否意味着5个对应足以估计一个基本矩阵？
浏览 12提问于2020-09-17得票数 0
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我想从移动相机的2幅图像中计算深度信息。使用Sensor.TYPE_ROTATION_VECTOR，我对两个图像都有四元数，以及从Img1到Img2的相对四元数。= 0.7706 - 0.2252i - 0.3511j - 0.4817kqr = -0.9850 + 0.0072i + 0.1329j - 0.1097k|0.2180 0.9758 -0.0150 |这是getPerspectiveTr
浏览 2提问于2014-11-24得票数 6
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重叠无靶立体相机标定可以用OpenCV中的feautre匹配器进行，然后使用8点或5点算法估计基本/本质矩阵，然后利用这些算法进一步分解旋转矩阵和平移矩阵。
如何接近没有目标的不重叠立体声设置？我们能不能用视觉测定仪(如ORB SLAM)来计算这两台相机的轨迹(相机会被严格固定)，然后用手眼校准来得到外景呢？如果是，如何将每条轨迹的变换映射到夹持器->基变换和目标->摄像机变换
浏览 3提问于2021-11-19得票数 0
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从静止点到任意点的三维三角变换
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我想要做的是建立一个相对的坐标系。它所做的就是取点A的XYZ坐标，然后它应该把这个位置移到B点上，得到点C的位置，点B可以在所有三个轴上旋转和平移，但是点A只能平移，不能旋转。如果在第一个矩形的右上角是点A，那么在第二个矩形的右上角是点C，不管第二个矩形如何旋转或平移，C点总是在第二个矩形的右上角。但是，如果A点移动到右下角手角，那么C点将始终位
浏览 3提问于2012-08-29得票数 2
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