findFundamentalMat函数有什么用？

findFundamentalMat是OpenCV中的一个函数，用于在一对图像之间寻找基础矩阵。基础矩阵是一个3x3的矩阵，可以描述两幅图像之间的本质矩阵（Essential Matrix）的关系。在计算机视觉中，本质矩阵是用于计算相机的位置和姿态的重要参数之一。通过使用基础矩阵，可以将图像上的点对应到另一张图像上的点，从而实现图像的匹配和三维重建等应用。

相关问题

findfundamentalmat函数

### 回答1：
findfundamentalmat函数是一个用于计算基础矩阵的函数。基础矩阵是用于描述两个图像之间的基础关系的矩阵，它可以用于计算图像之间的相对位置和姿态。该函数通常用于计算立体视觉和运动估计等领域。

### 回答2：
findFundamentalMat函数是OpenCV库中用于计算两个图像之间的基本矩阵的函数。基本矩阵是一种数学模型，用于描述两个视图之间的几何关系，比如两幅图片中对应的点。通过该函数，可以利用已知的图像点匹配对来计算基本矩阵。

该函数的使用方法如下：

cv::Mat findFundamentalMat(const cv::InputArray points1,
                           const cv::InputArray points2,
                           int method = FM_RANSAC,
                           double param1 = 3.0,
                           double param2 = 0.99);

函数的参数包括两个输入数组 points1 和 points2，分别表示两个图像中的对应点。method 参数指定了计算基本矩阵的方法，可以选择使用RANSAC算法或者8点法。param1 和 param2 是额外的参数，用于控制RANSAC算法的阈值。

该函数的返回值是一个 CV_64F 类型的 3x3 矩阵，表示计算得到的基本矩阵。基本矩阵可以用于计算两个图像之间的对应关系，或者进行立体视觉相关的操作，比如三角重建和极线约束等。

总结来说，findFundamentalMat函数是用于计算两个图像之间基本矩阵的重要函数，可以方便地进行视觉几何关系的计算和测量。

### 回答3：
findFundamentalMat函数是OpenCV库中的一个函数，用于寻找基础矩阵。基础矩阵是计算机视觉中的一个重要参数，它可以描述两个图像之间的几何关系。

该函数的输入参数有两个参数，分别是两个输入图像中的特征点集合。通常我们会使用ORB、SIFT、SURF等算法来提取图像的特征点。这些特征点可以用来计算基础矩阵。

函数的输出参数是一个3x3的基础矩阵。该矩阵可以通过一对图像中对应的特征点来计算得到。基础矩阵可以用于估计两个图像之间的相对位置，如摄像机的位姿、图像之间的对应关系以及图像的重建等任务。

findFundamentalMat函数采用随机抽样一致算法（RANSAC）来进行估计，以提高鲁棒性。该算法在计算基础矩阵时，会剔除一些不符合相机几何关系的特征点对，从而得到更准确的结果。

总之，findFundamentalMat函数是一个用于计算两个图像之间基础矩阵的函数。它的输入是两个图像中的特征点集合，输出是一个描述两个图像之间几何关系的3x3基础矩阵。这个函数在计算机视觉领域的很多任务中都起到了重要的作用。

findFundamentalMat如何使用？

findFundamentalMat函数的使用如下：

cv::Mat img1, img2; // 两幅图像
std::vector<cv::Point2f> pts1, pts2; // 两幅图像中的对应点
std::vector<uchar> status; // 状态矩阵，表示对应点是否有效
cv::Mat F = cv::findFundamentalMat(pts1, pts2, status, cv::FM_RANSAC); // 计算基础矩阵

其中，pts1和pts2是两幅图像中对应点的坐标，可以使用特征点匹配算法如SIFT、SURF、ORB等获取。status是一个向量，长度与pts1、pts2相同，表示对应点的状态，如果status[i]为1，则表示pts1[i]和pts2[i]是有效的对应点，否则为无效的对应点。cv::FM_RANSAC参数表示使用RANSAC算法进行计算。

计算出基础矩阵后，可以使用cv::stereoRectifyUncalibrated函数进行立体校正，或者使用cv::triangulatePoints函数进行三角化等操作。