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estimateEssentialMatrix
イメージのペア内の対応する点から基本行列を推定
構文
説明
は、M-estimator sample consensus (MSAC) アルゴリズムを使用して、3 行 3 列の基本行列 E
= estimateEssentialMatrix(matchedPoints1
,matchedPoints2
,intrinsics
)E
を返します。入力点には、M 個の [x,y] 座標の M 行 2 列の行列、または KAZEPoints
オブジェクト、SIFTPoints
オブジェクト、SURFPoints
オブジェクト、MSERRegions
オブジェクト、BRISKPoints
オブジェクト、cornerPoints
オブジェクトを使用できます。instinsics
オブジェクトには、イメージの撮影に使用されたカメラの内部パラメーターが含まれます。
は、異なるカメラで撮影された 2 つのイメージに関連する基本行列を返します。E
= estimateEssentialMatrix(matchedPoints1
,matchedPoints2
,intrinsics1
,intrinsics2
)intrinsics1
と intrinsics2
は、それぞれカメラ 1 とカメラ 2 の内部パラメーターを含む cameraIntrinsics
オブジェクトです。
[
はさらに、基本行列の計算に使用される M 行 1 列の logical ベクトル E
,inliersIndex
] = estimateEssentialMatrix(___)inliersIndex
を返します。対応する点が基礎行列の計算に使用されている場合、関数がベクトルの要素を true
に設定します。使用されていない場合、要素は false
に設定されます。
[
はさらに、点の有効性を示すステータス コードを返します。E
,inliersIndex
,status
] = estimateEssentialMatrix(___)
[___] = estimateEssentialMatrix(___,
は、前の構文にある引数の任意の組み合わせに加えて、名前と値の引数を 1 つ以上使用してオプションを指定します。たとえば、Name=Value
)(MaxNumTrials=500)
は、外れ値を見つけるためのランダム試行の最大回数を 500
に設定します。
例
入力引数
出力引数
ヒント
カメラの内部パラメーターがわかっている場合には、estimateEssentialMatrix
を使用します。内部パラメーターは、カメラ キャリブレーター アプリを使用して取得できます。そうでない場合、カメラの内部パラメーターを必要としない関数 estimateFundamentalMatrix
を使用できます。基礎行列は共面ワールド ポイントからは推定できません。
参照
[1] Kukelova, Z., M. Bujnak, and T. Pajdla Polynomial Eigenvalue Solutions to the 5-pt and 6-pt Relative Pose Problems. Leeds, UK: BMVC, 2008.
[2] Nister, D.. “An Efficient Solution to the Five-Point Relative Pose Problem.” IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence.Volume 26, Issue 6, June 2004.
[3] Torr, P. H. S., and A. Zisserman. “MLESAC: A New Robust Estimator with Application to Estimating Image Geometry.” Computer Vision and Image Understanding. Volume 78, Issue 1, April 2000, pp. 138-156.