基本矩阵F的构建

　　基本矩阵F在计算机视觉中是提纯匹配点、恢复相机位姿的一个法宝。其中C和C’分别代表左、右摄影中心，x和x’代表同名像点，e和e’代表极点。X是地物点，b 代表基线。

　　　　　　　　　　　　　　　　

　　由世界坐标到图像坐标需要一个转换矩阵（这里假设C的相机矩阵为P，C'的为P'），具体生成方式参考：https://www.cnblogs.com/magicpig666/p/10593849.html

 　　则x = PX，x' = P'X，联合则知：x’=P’P+ x，其中P+ 代表P的伪逆矩阵（P和P’都是3*4的矩阵）,同理x = pp'+x'；

　　右像的极点为：e’=P’C （可以理解为e'为C在C'上成的像），同理左像的极点 e = PC'；

　　根据右极点和右像点可以确定其右极线：l' = e' * x' = P'C * P'P+ x 而向量的叉乘可以写成如下形式：

　　　　　　　　　　　　　　　　　　

　　所以，另基础矩阵为，则表明它是把左像上面的点x变换到了右像上的极线l'上去了，又称为极线约束。

　  ，其中的k为内参矩阵，I为旋转矩阵，O为平移矩阵.

 

 

 

 参考：

https://blog.csdn.net/qq_15642411/article/details/80656466