本文提出一种基于极线约束的最小二乘图像匹配方法。该方法利用两幅图像间的极线约束得到多个预匹配点，确定预匹配区域，然后用用最小二乘法获得最佳匹配
2021-11-15 21:05:16
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3)外极线约束
建立对应关系
定义14：包含3D点P、两个光心(或摄像机)C1和C2，以及P在两幅图像中的投影点P1和P2的平面称为外极面(epipolar plane).
定义15：外极面与两幅图像平面I1和I2的交线e1和e2称为外极线(epipolar line).
定义16：立体图像对的外极点(epipole)就是所有外极线的交点.
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在图像I1中，已知外极线e1上的点P1和摄像机相对位姿（将在后面章节介绍），就可以找到图像I2中对应的外极线e2，在e2上必然存在对应点p2，如果在图像I1中，另一个点P1‘位于与P1不同的外极面上，那么他们也将位于不同的外极线上。
立体图像对的外极点(epipole)就是所有外极线的交点.E1是图像I1的外极点，而E2是图像I2的外极点。
2021-11-12 13:46:34
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双目视觉领域的经典论文，归一化8点算法求解F阵，作者Richard I. Hartley。matlab源码：http://download.csdn.net/detail/shyn02588/9673241
2021-10-17 14:34:29
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16.计算机视觉中的立体视觉匹配，用八点法求基本矩阵，画出极线极线校正。读取匹配点坐标数据，匹配点坐标是定好的，这个坐标是第一行图片的匹配点坐标。所以后面加的图片，加的都不是自己的匹配点坐标。所以极线校正会有很大的误差。这个程序需要手动输入匹配点坐标才能正确进行校正。
2021-07-28 10:21:27
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计算机视觉的实验，Python写的代码，萌新代码，勿喷，仅仅只是方便没时间写实验的朋友，直接用python打开就能运行
2021-05-23 14:47:42
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对立体视觉的双目图像进行极线校正，以实现双目致密匹配
(Of three-dimensional visual image of the binocular epipolar rectification to realize dense binocular matching)
2021-04-13 11:09:49
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