用epipolar约束剔除无效的对应点 matlab

在Matlab中，Epipolar Constraint（共线方程）是一种光学几何技术，用于计算机视觉中的特征匹配和立体视觉。当你有两幅图像中的对应点对，通过这两个视图中的相机模型（如单应性矩阵），可以推导出它们在三维空间中对应的共线直线，这条直线被称为Epipolar Line。如果两个点对在它们各自的图像上对应到同一条共线线上，那么它们被认为是有效的匹配。

`cv2.epipolarCorrespondence` 函数是MATLAB Computer Vision Toolbox中用于应用这种约束的一个函数。你可以使用这个函数传入两个图像、对应点坐标以及相机内参，它会返回那些满足epipolar约束的对应点对。以下是一个基本的步骤：

% 假设我们有两张图片 I1 和 I2，对应点对 srcPoints 和 dstPoints
% 假设我们还有每个图像的内参 matrix1 和 matrix2

% 计算单应性矩阵
H = findEssentialMatrix(srcPoints, dstPoints, 'Method', 'RANSAC');

% 应用epipolar constraint
[validPairs, inliers] = epipolarCorrelation(dstPoints, H, I1, I2);

% validPairs 就是经过epipolar约束筛选后的有效对应点对
% inliers 则表示哪些对应点被认为是在两条直线上的

相关问题

编写matlab代码 用epipolar约束剔除两幅图像中无效的对应点

在MATLAB中，你可以使用Structure from Motion (SfM)技术中的Epipolar Geometry来剔除两幅图像之间的无效对应点。这里是一个简单的步骤说明：

首先，你需要安装`Computer Vision Toolbox`，因为它包含许多用于处理图像和几何的函数。

% 如果尚未安装，安装工具箱
if ~isToolboxInstalled('Computer Vision')
    addpath('toolbox_path') % 替换为你的实际工具箱路径
end

然后，假设你已经有了两张图像 `image1` 和 `image2`，以及它们的特征匹配 `matchPoints1` 和 `matchPoints2`，可以按以下步骤操作：

1. 计算基本矩阵（Fundamental Matrix）：

[points1, points2] = matchPoints1(:, 1:2), matchPoints2(:, 1:2); % 提取坐标
fundamentalMatrix = cv.computeFundamentalMat(points1, points2, 'RANSAC'); % 使用RANSAC算法计算基础矩阵

2. 根据基础矩阵进行双线性变换（Essential Matrix），并计算残差：

essentialMatrix = cv.decomposeEssentialMat(fundamentalMatrix);
[rotation, translation, inliers] = cv.findEssentialMatMatchedPoints(points1, points2, essentialMatrix);
inlierIndices = find(inliers); % 获取经过验证的对应点索引

3. 剔除无效点：

validPoints1 = matchPoints1(inlierIndices, :);
validPoints2 = matchPoints2(inlierIndices, :);

现在，`validPoints1` 和 `validPoints2` 就是你应用了Epipolar Constraint后的有效对应点。

Epipolar Transformers

Epipolar Transformer主要由极线采样器（epipolar sampler）和特征融合模块（feature fusion module）组成。它是一个可解释的网络结构，通过分析沿极线的特征相似性来判断匹配是否成功。Epipolar Transformer可以很容易地添加到现有的网络结构中，因为它是完全可微的，并且输出特征尺寸与输入相同。它只包含最小可学习参数，参数大小为输入特征通道的大小。此外，通过Epipolar Transformer学习的网络可以推广到新的多摄像机设置，即使这些设置不包括在训练数据中。