3D场景重建与视觉显著对象跟踪技术解析
1. 光流法与特征匹配的对比及优势
在图像处理中，光流法和丰富特征匹配是两种常用的方法。光流法的优势在于处理速度通常更快，并且能够匹配更多的点，从而使重建结果更加密集。不过，光流法也存在一定的局限性，它最适用于由同一硬件拍摄的连续图像，而丰富特征匹配在这方面的要求相对较低。
以下是使用光流法进行处理并显示结果的代码示例：
for i in xrange(len(self.match_pts1)): cv2.line(img, tuple(self.match_pts1[i]), tuple(self.match_pts2[i]), color=(255, 0, 0)) theta = np.arctan2(self.match_pts2[i][1] - self.match_pts1[i][1], self.match_pts2[i][0] - self.match_pts1[i][0]) cv2.imshow("imgFlow",img) cv2.waitKey()2. 相机矩阵的计算
在获得关键点的匹配之后，我们可以计算两个重要的相机矩阵：基础矩阵和本质矩阵。这两个矩阵能够通过旋转和平移分量来描述相机的运动。
- 基础矩阵的计算：使用OpenCV的
cv2.findFundamentalMat函数可以轻松计算基础矩阵。
