opencv - 如何计算基于相机的相对姿态测量的协方差？

Question

我试图通过通常的特征对应方式使用它们捕获的图像来计算两个相机之间的相对姿势。我使用这些特征匹配来计算基本矩阵，分解导致两个视图之间的旋转和平移。我目前正在使用OpenCV 中的findEssentialMat和recoverPose函数来实现这一点。一旦我计算出这个相对姿势：

1. 我怎样才能找到这个测量的不确定度？我是否应该尝试改进基本矩阵本身（使用极线误差），这会导致基本矩阵的协方差，并且是否有可能从中找到位姿协方差？还是有另一种方法可以直接找到这个姿势的不确定性？

2. 这里还有另一个问题：当我从相机 C1 计算相机 C2（称为 P2）的相对位姿时，相机 C1（比如 P1）的位姿将有自己的协方差。这对 P2 有何影响？

Answer 1

1）您应该直接通过捆绑调整来细化您的姿势估计，并计算最优成本函数的 Hessian，其逆将产生您寻求的协方差。一些 BA 包（例如 Ceres）有 API 来促进这一点。

2) 无关紧要。由于缺乏绝对参考，您所能期望的只是估计相对姿势的不确定性。换句话说，如果您所拥有的只是测量两个相机之间的相对运动，您不妨假设一个是确定的，并将运动不确定性完全归因于另一个的姿势。