我通过 OpenCV 2.4.11 中的 findEssentialMat() 函数使用五点算法来计算一个相机相对于另一个相机的相对位姿。对于初始测试，我将两个相机分开放置在 X 中并拍摄了多张照片。如图所示，图像之间检测到的（和匹配的）特征基本保持不变，因为没有运动；然而，基本矩阵和极线变化很大：这反过来又影响了我的姿势。为了提高 E 矩阵的准确率，我还尝试了两次运行该算法：首先使用 RANSAC 过滤掉异常值，然后使用 LMEDS 算法，但我看不到很多改进。尤其是在图 1 和图 2 之间，发生了巨大的变化。
关于可能发生变化/出错的任何指示？我知道 RANSAC 选择可能会导致每次都拾取不同的样本，但是由于所有特征都应该具有相同的“转换”，可以这么说，无论哪些是最终的内点，极线不应该仍然相似? 此外，五点算法论文指出，在所有点共面的情况下，它不存在故障问题。有什么办法可以改进基本的矩阵计算？
谢谢你的时间！