如何提取cv.findfundamentalmat返回的内部点

在使用 `cv.findFundamentalMat()` 函数时，可以通过指定 `mask` 参数来筛选出内部点。`mask` 是一个与输入点数目相同的布尔类型数组，如果某个点是内部点，则对应的 `mask` 数组元素为 `True`，否则为 `False`。

以下是提取内部点的示例代码：

import cv2 as cv
import numpy as np

# 读取匹配点
pts1 = np.load('pts1.npy')
pts2 = np.load('pts2.npy')

# 计算基础矩阵
F, mask = cv.findFundamentalMat(pts1, pts2, cv.FM_RANSAC)

# 提取内部点
pts1_inliers = pts1[mask.ravel() == 1]
pts2_inliers = pts2[mask.ravel() == 1]

在上面的代码中，`mask.ravel()` 将 `mask` 数组展平为一维数组，然后通过 `== 1` 操作筛选出值为 `1` 的数组元素，即对应的内部点。最后，将筛选出的内部点存储在 `pts1_inliers` 和 `pts2_inliers` 数组中。

相关问题

cv2.findfundamentalmat

### 回答1：
cv2.findFundamentalMat是OpenCV中的一个函数，用于计算两个图像之间的基本矩阵。基本矩阵是描述两个图像之间的基本关系的矩阵，可以用于实现立体视觉、运动估计等应用。该函数需要输入两个图像中的关键点，然后返回计算得到的基本矩阵。

### 回答2：
cv2.findfundamentalmat是OpenCV中的函数，用于在给定一组匹配的特征点的情况下，估计两个图像之间的基础矩阵。

基础矩阵是在计算机视觉中常用的一个概念，它表示两个图像之间的本质关系。给定两个图像的像素坐标系中的一对匹配的特征点，基础矩阵可以揭示出对应的摄像机之间的投影关系，用于定位和恢复三维场景。

cv2.findfundamentalmat函数采用了RANSAC算法来求解基础矩阵。它需要输入一组匹配的特征点的像素坐标，然后通过随机抽样的方法估计基础矩阵，并根据内点的数量和阈值来判断估计结果的质量。通过这个函数，我们可以在实际场景中估计两个图像之间的基础矩阵，从而实现摄像机的定位和场景的恢复。

在函数的返回值中，除了基础矩阵之外，还会返回一个表示从输入匹配点中筛选出来的内点的掩码矩阵。通过这个掩码矩阵，我们可以进一步筛选出可靠的匹配点，从而提高基础矩阵的估计精度。

总之，cv2.findfundamentalmat函数是OpenCV中用于估计两个图像之间基础矩阵的函数。它通过RANSAC算法，在给定匹配的特征点的情况下，输出基础矩阵和内点的掩码矩阵，从而实现对摄像机定位和场景恢复的应用。

### 回答3：
cv2.findFundamentalMat是OpenCV中用于计算基础矩阵的函数。基础矩阵是用于表示两个摄像机之间的本质几何关系的重要矩阵。

findFundamentalMat函数的输入参数包括两组点，即图像上的特征点对，以及一些其他控制参数。函数会根据输入的特征点对，并结合其他参数，计算出基础矩阵。

基础矩阵具有以下重要特性：
1. 基础矩阵是一个3x3的矩阵，用于表示两个摄像机之间的对应关系。
2. 基础矩阵的秩为2，即它有两个线性无关的奇异向量。
3. 基础矩阵与两个摄像机的内参矩阵都有关系。

findFundamentalMat函数的输出结果是计算出的基础矩阵。该函数使用RANSAC算法进行鲁棒性估计，即对于一些错误的匹配点，使用随机采样一致算法来抑制这些错误，得到更可靠的结果。

在机器视觉中，基础矩阵的计算广泛应用于立体视觉、三维重建和相机定位等领域。通过计算基础矩阵，我们可以获得两个摄像机之间的几何关系，从而进行深度估计、立体匹配和三维场景重建等操作。

总而言之，cv2.findFundamentalMat函数是OpenCV中用于计算基础矩阵的函数，通过该函数可以获得两个摄像机之间的几何关系，这在机器视觉中有着广泛的应用。

cv2.findessentialmat cv2.findfundamentalmat之间的关系

cv2.findessentialmat和cv2.findfundamentalmat是OpenCV中用于计算基础矩阵和本质矩阵的函数，二者之间没有直接的关系。cv2.findfundamentalmat将给定的匹配点对计算成基础矩阵，而cv2.findessentialmat则将基础矩阵转化为本质矩阵。两个函数都是用于计算相机的外参矩阵的重要步骤。