使用 MATLAB 从多视图中获取运动结构

Posted 2023-03-23

【中文标题】使用 MATLAB 从多视图中获取运动结构

【英文标题】：Structure From Motion From Multiple Views w/ MATLAB

【发布时间】：2017-06-24 04:30:55

【问题描述】：

在谈到运动结构这一主题时，我是个新手。我一直在尝试遵循 MathWorks 网页中的 SFM 教程：LINK。

但是，运行代码后，我收到以下错误消息：

Warning: Maximum number of trials reached. Consider increasing the maximum
distance or decreasing the desired confidence. 
> In vision.internal.ransac.msac (line 136)
  In estimateEssentialMatrix (line 161)
  In helperEstimateRelativePose (line 43)
  In PERFORM_SFM (line 70) 
Error using helperEstimateRelativePose (line 70)
Unable to compute the Essential matrix

Error in PERFORM_SFM (line 70)
    [relativeOrient, relativeLoc, inlierIdx] = helperEstimateRelativePose(...

有人可以帮我理解为什么会这样吗？有人可以给我一个不同的方法吗？

【问题讨论】：

您是否考虑过增加最大距离或降低所需的置信度

我不知道该怎么做，因此问题... :)

@troymyname00 相同的教程和错误 :-) 你知道如何解决吗？

不...我没有。我切换到 Python，并找到了一个可以轻松执行 SFM 的开源工具。

【参考方案1】：

我刚刚设法解决了同样的错误。就我而言，似乎我使用了太多图像，因此得到的方程系统是超定的，因此无法计算矩阵。我刚刚测试了许多与示例类似的图像（在我的情况下为 6 个）和足够的相机在帧之间移动，并且它的工作原理应该是这样。

希望这会有所帮助。

【参考方案2】：

正如@Ander Biguri 所说，考虑增加最大距离或降低所需的置信度。您可以通过修改 Matlab 内置函数 helperEstimateRelativePose.m 来做到这一点：line 43。然后，您可以根据需要添加任意数量的图像。修改后应该是这样的：

 [E, inlierIdx] = estimateEssentialMatrix(matchedPoints1, matchedPoints2,...
    cameraParams, 'Confidence', 50, 'MaxDistance', 5);

但要小心编辑内置函数。就我而言，我修改了函数并以另一个名称保存到另一个文件夹中，并将该文件夹添加到路径中。 我希望这会对某人有所帮助。