ステレオビジョンアルゴリズムの実際のアプリケーションを設計する場合、たとえば、2つの画像から標高マップを計算しているUAVまたは宇宙船の場合、事前にわかっている基本行列であるか、それと一緒に計算する必要があります。視差マップ?
基本行列を事前に取得できる場合、キャリブレーション行列と射影行列の知識が行列を計算するのに十分であるというのは正しいですか?
ステレオビジョンアルゴリズムの実際のアプリケーションを設計する場合、たとえば、2つの画像から標高マップを計算しているUAVまたは宇宙船の場合、事前にわかっている基本行列であるか、それと一緒に計算する必要があります。視差マップ?
基本行列を事前に取得できる場合、キャリブレーション行列と射影行列の知識が行列を計算するのに十分であるというのは正しいですか?
あなたの最初の質問について:
私の経験では、これはカメラシステムの機械的設計と固定焦点距離の使用に依存します。カメラをしっかりと取り付けることができ、焦点距離が変わらない場合は、全体を事前に調整できます。
カメラの相対位置が変化する可能性がある場合(たとえば、完全に剛性のない構造に取り付けられている場合)、またはズームまたはオートフォーカス(!)を使用している場合は、動的キャリブレーション(またはカメラの修理を改善する)。キャリブレーションエラーによって引き起こされる深度エラーは、ステレオセットアップのベースラインとシーンまでの距離に依存するため、許容誤差を計算できます。
2番目の質問について:
はい、それで十分です。
F行列を計算する方法はたくさんあることに注意してください。これらのトピックの事実上のリファレンスであるHearley&Zissermanを調べることを強くお勧めします。