计算旋转矩阵和平移向量

Question

1. 我有一些相机参数，从那里我可以得到内在参数矩阵，但我不知道如何在不知道现实世界坐标的情况下计算外在参数。我想通过计算R和t来获得投影矩阵。我将在视觉里程计项目中使用这个矩阵。 在此处输入图像描述我在kitti数据集中尝试进行视觉里程计的代码结果，当我将t向量计为0时，我在kitti数据集中获得的结果非常准确，但是由于我的数据集如此复杂自己的数据集，问题出在参数上。这是我的参数；
2. 相机参数

`

cameraParameters with properties:

Camera Intrinsics
IntrinsicMatrix: \[3×3 double\]
FocalLength: \[1.4133e+03 1.4188e+03\]
PrincipalPoint: \[950.0639 543.3796\]
Skew: 0
RadialDistortion: \[-0.0091 0.0666\]
TangentialDistortion: \[0 0\]
ImageSize: \[1080 1920\]

Camera Extrinsics
RotationMatrices: \[3×3×33 double\]
TranslationVectors: \[33×3 double\]

Accuracy of Estimation
MeanReprojectionError: 0.6450
ReprojectionErrors: \[80×2×33 double\]
ReprojectedPoints: \[80×2×33 double\]

Calibration Settings
NumPatterns: 33
WorldPoints: \[80×2 double\]
WorldUnits: 'millimeters'
EstimateSkew: 0
NumRadialDistortionCoefficients: 2
EstimateTangentialDistortion: 0\`
# **your text**

Answer 1

1. 你是对的，要继续，除了输入图像之外，你还需要坐标系参考和至少 1 个校准图像。

正如这里所解释的那样

https://uk.mathworks.com/help/vision/ref/cameramatrix.html?s_tid=srchtitle_site_search_1_camera%20rotation%20matrix

生成校准图像

images = imageDatastore(fullfile(toolboxdir('vision'),'visiondata','calibration','slr'));

使用棋盘作为校准图像。

获取棋盘的角点

[imagePoints,boardSize] = detectCheckerboardPoints(images.Files);

生成坐标系参考

squareSize = 29; 
worldPoints = generateCheckerboardPoints(boardSize,squareSize);


I = readimage(images,1); 
imageSize = [size(I,1),size(I,2)];
cameraParams = estimateCameraParameters(imagePoints,worldPoints,'ImageSize',imageSize);

将输入图像（而不是校准图像）、您拥有的数据移动到不同的位置

imOrig = imread(fullfile(matlabroot,'toolbox','vision','visiondata','calibration','slr','image9.jpg'));
figure; imshow(imOrig);
title('Input Image');

im = undistortImage(imOrig,cameraParams);

[imagePoints,boardSize] = detectCheckerboardPoints(im);

[rotationMatrix,translationVector] = extrinsics(imagePoints,worldPoints,cameraParams);

P = cameraMatrix(cameraParams,rotationMatrix,translationVector)