epipolar plane image

b'epipolar plane image'是指一个点在某张图像上的投影在另一张图像上的投影所形成的平面。该平面上的每个点都对应于第一张图像的一条光线和第二张图像上的一条光线的交点，这两条光线分别经过了两张图像的相机中心和该点。通过这个概念，可以用更简单的方式来计算立体视觉问题中的深度信息。

相关问题

epipolar constraints

Epipolar constraints是用于计算多个图像间的具有对应关系的特征点的一种方法。根据引用中提到的文献，epipolar constraints是通过对图像中的特征点进行关联和匹配来获得两幅图像间的对应关系。具体来说，当两条直线在两幅图像上有对应关系时，它们之间的点也应该有对应关系。这意味着如果我们知道一条直线在一幅图像上的位置，我们可以通过epipolar constraints推断出该直线在另一幅图像上的位置。这种约束可以用于计算三维空间中的点的位置，从而实现多视角的三维重建。

另一方面，根据引用中提到的方法，我们可以通过连续点的方式存储两条直线，并通过确定它们之间的对应关系来获取epipolar constraints。具体来说，如果两个特征点在两幅图像上有对应关系，那么它们所在的直线上的其他点也应该有对应关系。通过这种方法，我们可以利用epipolar constraints来推断两幅图像之间的特征点的对应关系，并进一步计算出三维空间的结构。

综上所述，epipolar constraints是一种用于计算多个图像间特征点对应关系的约束条件，可以用于多视角的三维重建。

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。