opencv findfundamentalmat函数

opencv findfundamentalmat函数
OpenCV是一个非常流行的开源计算机视觉库，其丰富的功能使
得它可以应用于各种领域，如图像处理、计算机视觉、机器人、自动驾驶等。

其中，findFundamentalMat函数是OpenCV中的一个重要函数，用于计算基础矩阵。

基础矩阵是一个3x3的矩阵，它描述了两个相机之间的基本关系。

基础矩阵可以用来计算两个不同视角下的图像之间的对应关系，进而实现三维重建、立体视觉等应用。

OpenCV中的findFundamentalMat函数可以从一组匹配的点对中计算出基础矩阵。

该函数的基本语法如下：
F, mask = cv2.findFundamentalMat(points1, points2, method=cv2.FM_RANSAC, ransacReprojThreshold=3.0,
confidence=0.99)
其中，points1和points2分别是两组匹配的点坐标，F是计算
出的基础矩阵，mask是一个布尔类型的数组，用于指示哪些点对是
内点（即符合基础矩阵的条件），哪些是外点（即不符合基础矩阵的
条件）。

findFundamentalMat函数还有一些可选参数，如method、ransacReprojThreshold和confidence。

其中，method表示使用的
算法，可以是cv2.FM_7POINT、cv2.FM_8POINT或cv2.FM_RANSAC；ransacReprojThreshold表示RANSAC算法的重投影误差阈值；confidence表示置信度。

使用findFundamentalMat函数需要注意以下几点：
1. 输入的点坐标必须是float类型的数组。

2. 输入的点数必须大于等于8个。

3. 如果使用RANSAC算法，可以通过调整ransacReprojThreshold和confidence参数来控制结果的质量。

4. 计算出的基础矩阵F可能不是唯一的，因此需要进一步处理。

除了findFundamentalMat函数，OpenCV还提供了其他函数用于基础矩阵的计算和处理，如puteCorrespondEpilines、
cv2.stereoRectify、cv2.triangulatePoints等。

总之，findFundamentalMat函数是OpenCV中非常重要的一个函数，它可以帮助我们计算出基础矩阵，从而实现立体视觉等应用。

在使用该函数时，我们需要注意输入参数的类型和数量，以及调整可选参数来控制结果的质量。