如果相机内参K未知，对极约束仍可以计算相机运动，R和t吗？ 对极约束的前提是有已知的匹配好的2D特征呢观点吗？ 对极约束描述了两个师徒中对应点的几何关系吗？ 对极约束是已知一对匹配好的特征点即可求解吗？

1. 如果相机内参K未知，对极约束仍然可以计算相机运动，R和t，但是相机运动的结果可能存在缩放因子的不确定性。
2. 对极约束的前提是有已知的匹配好的2D特征点观测，因为对极约束基于特征点的空间几何关系进行计算。
3. 对极约束描述了两个视图中对应点的几何关系，即通过两个视图中的特征点之间的几何关系推断出两个相机的相对运动关系。
4. 对极约束通常需要至少一对匹配好的特征点，才能求解相机的运动和空间几何关系。

相关问题

python 两张图对极约束计算相机外参

在计算相机外参之前，需要先进行相机内参的标定。假设已经得到了两张图像的内参矩阵K1和K2，以及两张图像之间的基础矩阵F。则可以通过对极约束计算出相机的外参矩阵R和平移向量t。

具体实现步骤如下：

1. 根据基础矩阵F，计算本质矩阵E。

# 计算本质矩阵
E = np.dot(np.dot(K2.T, F), K1)

2. 对本质矩阵E进行SVD分解，得到奇异值分解矩阵U、V和对角矩阵D。

U, D, V = np.linalg.svd(E)

3. 计算旋转矩阵R和平移向量t。

# 计算旋转矩阵R
W = np.array([[0, -1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1]], dtype=np.float32)
R1 = np.dot(np.dot(U, W), V)
R2 = np.dot(np.dot(U, W.T), V)

# 计算平移向量t
t1 = U[:, -1]
t2 = -U[:, -1]

其中，W是一个旋转矩阵，用于将平移向量t转换为旋转矩阵R。在本例中，我们将W设置为：

W = np.array([[0, -1, 0], [1, 0, 0], [0, 0, 1]], dtype=np.float32)

这个矩阵的作用是将平移向量t绕x轴旋转90度，得到一个旋转矩阵R。需要注意的是，这里得到的旋转矩阵R和平移向量t是将相机2的坐标系变换到相机1的坐标系下的，如果需要将相机1的坐标系变换到相机2的坐标系下，需要将R和t进行如下变换：

R2 = np.dot(R1, R2.T)
t2 = -np.dot(R1, t2)

这样，就可以通过对极约束计算出相机的外参矩阵R和平移向量t了。需要注意的是，在实际应用中，需要对R和t进行优化和筛选，以提高结果的精度和鲁棒性。

如果双目相机基线固定，调整分辨率，为什么只对内参有影响，具体表现为？

这个问题涉及技术方面，我可以回答。当双目相机的基线固定时，调整分辨率只会影响内参，因为内参与图像的分辨率有关，而外参与基线有关，基线是固定的，所以不会受到分辨率的影响。具体表现为，随着分辨率的变化，相机的视场角和畸变参数会发生变化，从而影响到内参。