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写在前面：本篇Blog仅作为学习笔记，学习内容来自于北邮CV-XUEBA团队的三维重建(精简版，鲁鹏)课程。
三维重建基础
三维重建总结
主要涉及以下几个关键问题：
解决第三个关键问题(对应关系)的方法
极几何
极几何 描述了同一场景或者物体的两个视点图像间的几何关系。
本质矩阵
本质矩阵 对 规范化摄像机 拍摄的两个视点图像间的 极几何关系进行代数描述。
规范化摄像机：
K = [ 1 0 0 0 1 0 0 0 1 ] K=\begin{bmatrix} 1 & 0 & 0\\ 0 & 1 & 0\\ 0 & 0 & 1 \end{bmatrix} K=⎣⎡100010001⎦⎤
本质矩阵的几个性质：
基础矩阵
基础矩阵 对 一般的透视摄像机 拍摄的两个视点的图像间的 极几何关系 进行代数描述。
一般的透视摄像机：我们的摄像机通常 很难 是规范的摄像机。=> p点的 图像坐标 和它的 三维点坐标 之间 不能直接转换 。
总结：
F中不仅包含T, R ，同时还包含两个摄像机之间的信息。
基础矩阵估计
八点法
归一化八点法
