आवश्यक मैट्रिक्स से टी और आर अनुमान

Question

मैंने अनुवाद (टी) और रोटेशन (आर) आवश्यक मैट्रिक्स से अनुमान करने के लिए एक सरल परीक्षण अनुप्रयोग बनाया है।

1. 50 यादृच्छिक अंक उत्पन्न करें।
2. प्रक्षेपण पॉइंटसेट 1 की गणना करें।
3. मैट्रिक्स (| टीआर) के माध्यम से अंक रूपांतरण।
4. नए प्रक्षेपण पॉइंटसेट 2 की गणना करें।
5. फिर मौलिक मैट्रिक्स एफ की गणना करें।
6. E = K2^T F K1 (K1, K2 - आंतरिक कैमरा matrices) जैसे आवश्यक मैट्रिक्स निकालें।
7. UDV^T प्राप्त करने के लिए एसवीडी का उपयोग करें।

और restoredR1 = UWV^T, restoredR2 = UW^T की गणना करें। और देखें कि उनमें से एक प्रारंभिक आर के बराबर है।

लेकिन जब मैं अनुवाद वेक्टर, restoredT = UZU^T की गणना करता हूं, तो मुझे सामान्यीकृत टी मिलता है।

restoredT*max(T.x, T.y, T.z) = T

कैसे सही अनुवाद वेक्टर बहाल करने के लिए?

Answer 1

मैं समझता हूं! मुझे इस कदम पर वास्तविक लंबाई अनुमान की आवश्यकता नहीं है। जब मुझे पहली छवि मिलती है, तो मुझे मेट्रिक ट्रांसफ़ॉर्मेशन (स्केल फैक्टर) सेट करना होगा या ज्ञात ऑब्जेक्ट से कैलिब्रेशन से अनुमान लगाया जाना चाहिए। उसके बाद, जब मैं दूसरी फ्रेम प्राप्त करता हूं, तो मैं मानकीकृत टी की गणना करता हूं, और समीकरण (एसएक्स 2, सी 2, 1) = के (आर | लैम्ब्डा टी) (एक्स, वाई, जेड) को हल करने के लिए पहले फ्रेम से ज्ञात 3 डी निर्देशांक का उपयोग करता हूं; और lambda - lambda टी से सही मीट्रिक अनुवाद होगा ...

मैं इसे जांचता हूं, और यह सच है/तो ... शायद अधिक सरल समाधान कौन जानता है?