环境：c++版本、OpenCV 4.5.3、Eigen data文件夹：存储左右目图片 demo文件夹：点对匹配结果、深度信息、三角测量可视化效果 main.cpp：主函数，调用orb_match进行点对匹配，调用antipolar_geometry计算对极几何位态变换，调用triangulation进行三角测量 get.cpp：调用双目摄像头，存储左右目图片 orb_match.cpp：库函数，功能包括：orb特征检测、描述子计算、landmark标志点对匹配 antipolar_geometry：库函数，功能包括：对极几何，计算两幅图像之间的位姿变换 triangulation：库函数，功能包括：三角测量，还原landmark标志点深度信息，得到landmark标志点3D坐标

学习SLAM-不推公式，如何真正理解对极约束，内含自动驾驶完整学习资料

文章目录对极几何与基础矩阵一、对极几何二、基础矩阵2.1归一化8点算法2.2算法总结三、实验求解图像的基础矩阵3.1实验要求3.2实验准备3.3实验代码3.4实验结果四、实验总结 对极几何与基础矩阵 一、对极几何 提到对极几何，一定是对二幅图像而言，对极几何实际上是“两幅图像之间的对极几何”，它是图像平面与以基线为轴的平面束的交的几何（这里的基线是指连接摄像机中心的直线），以下图为例：对极几何描述的是左右两幅图像(点x和x’对应的图像)与以CC’为轴的平面束的交的几何！ 对极几何中的重要概念（参考下图）： 极点：右相机坐标原点在左像平面上的像；左相机坐标原点在右像平面上的像 极平面：由两个相