主要内容

估计未校准的结晶

未校准立体校正

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语法

[T1，T2]=估计未校准的校正（F，内点1，内点2，图像大小）

描述

实例

[T1,T2) = estimateUncalibratedRectification (F,内点1,内插点2,图像大小)返回用于校正立体图像的投影变换。此函数不需要内部或外部相机参数。

例子

全部崩溃

打开生活的脚本

此示例演示如何从一对立体图像中的对应点计算基本矩阵。

加载已匹配的立体图像和特征点。

I1=imread(“yellowstone_left.png”)；I2=imread(“黄石公园（yellowstone_right.png）”)；装载黄石公园内点;

显示通讯。请注意，匹配点在不同的行中，这表明立体声对没有被纠正。

显示匹配的功能（I1、I2、入口点1、入口点2、，“蒙太奇”）;标题(“原始图像和匹配特征点”）;

图中包含一个轴对象。以原始图像和匹配特征点为标题的轴对象包含类型图像、直线4个对象。

从相应的点计算基本矩阵。

f=估计基本矩阵（内点1，内点2，...“方法”,“正常8点”）;

计算校正变换。

[t1，t2]=估计未校准的校正（f，内点1，...inlier_点s2，大小（I2））；

使用投影变换t1和t2校正立体图像。

[I1Rect, I2Rect] = rectifyStereoImages (I1、I2 t1, t2);

显示立体立体浮雕，也可以用三维眼镜观看。

图；imshow（立体浮雕（I1Rect，I2Rect））；

Figure包含axes对象。axes对象包含image类型的对象。

输入参数

全部崩溃

立体图像的基本矩阵，指定为3×3基本矩阵。基本矩阵满足以下标准：

如果P1.，图像中的一个点1.，对应于P2.，图像中的一个点2.，然后：
[P2.,1] *F* (P1.,1]' = 0

F必须是双人或单人。

图1中对应点的坐标，指定为M2的矩阵M[x y]坐标数，或作为ORBPoints,轻点,筛点,冲浪点,M区域或cornerPoints对象。

图二中对应点的坐标，指定为anM2的矩阵M[x y]坐标数，或作为ORBPoints,轻点,筛点,冲浪点,M区域或cornerPoints对象。

属性返回的格式指定为双精度、单精度或整数值的第二个输入图像大小大小函数。输入图像的大小2.对应于内插点2．

输出参数

全部崩溃

投影变换，作为3乘3矩阵返回，描述输入图像的投影变换T1．

投影变换，作为3乘3矩阵返回，描述输入图像的投影变换T2．

提示

  • 对极可能位于第一幅图像或第二幅图像中。应用输出的未校准校正T1（或T2)想象1.(或图像2.)可能会导致不希望的失真。您可以通过应用isEpipoleInImage函数。

参考文献

[1] Hartley，R.和A.Zisserman。计算机视觉中的多视图几何．剑桥大学出版社，2003。

[2] 波勒菲，M.，科赫，R.，和范古尔，L。。一种简单有效的一般运动校正方法《第七届IEEE计算机视觉国际会议记录》，第1卷，第496-501页，1999年。内政部：10.1109/ICCV.1999.791262。

扩展能力

C/C++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

另见

应用程序

物体

功能

话题

介绍了R2012b

计算机视觉工具箱文档

金宝app

介绍基于MATLAB的深度学习

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