यहां एक आसान समाधान है, क्योंकि आपके पास पहले से 3x3 रोटेशन मैट्रिस R1 और R2 है, और 3x1 अनुवाद वैक्टर टी 1 और टी 2 है।
ये प्रत्येक कैमरे के लिए विश्व समन्वय फ्रेम से गति व्यक्त करते हैं, यानी मैट्रिक्स जैसे कि, यदि पी विश्व समन्वय फ्रेम में व्यक्त बिंदु है, तो उसी बिंदु में व्यक्त किया गया है, कैमरा 1 फ्रेम है p1 = आर 1 * पी + टी 1।
कैमरा 1 से 2 तक की गति तब (ए) कैमरे से गति 1 की दुनिया की रचना, और (बी) गति के लिए विश्व फ्रेम से कैमरा 2 तक की गति है। आप आसानी से इसकी गणना कर सकते हैं रचना इस प्रकार है:
- फार्म 4x4 रोटो-अनुवाद matrices Qw1 = [आर 1 t1] और Qw2 = [आर 2 t2], 4 करने के लिए [0 0 0 1] बराबर पंक्ति के साथ दोनों। ये matrices क्रमशः कैमरे 1 और 2 के लिए दुनिया समन्वय फ्रेम से roto-अनुवाद व्यक्त करते हैं।
- कैमरा फ्रेम से गति 1 विश्व स्तर पर गति केवल Q1w = inv (Qw1) है। यहां inv() बीजगणित उलटा मैट्रिक्स है, यानी एक ऐसा है जो inv (X) * X = X * inv (X) = IdentityMatrix, प्रत्येक नॉनसिंगुलर मैट्रिक्स एक्स
- कैमरे 1 से 2 तक रोटो-अनुवाद है फिर क्यू 12 = क्यू 1 डब्ल्यू * क्यू 2, और वाइसवर्सा, कैमरा 2 से 1 तक का एक Q21 = Q2w * Qw1 = inv (Qw2) * Qw1 है।
एक बार आपके पास Q12 होने के बाद आप इसके ऊपरी 3x3 submatrix और दाएं 3x1 उप-कॉलम से क्रमशः रोटेशन और अनुवाद भागों से निकालें।
स्रोत
2012-09-06 03:51:41
आपके उत्तर के लिए बहुत बहुत धन्यवाद! क्या आप रोटेशन मैट्रिक्स को 2 डी वैक्टर में परिवर्तित करने के तरीके को थोड़ा सा समझा सकते हैं? मुझे लगता है कि आप रोटेशन मैट्रिक्स के अक्ष-कोण प्रतिनिधित्व का मतलब है। मेरे पास पहले कैमरे के लिए 3x3 रोटेशन मैट्रिक्स आर 1, और 3 डी अनुवाद वेक्टर टी 1 और दूसरे कैमरे के लिए आर 2, टी 2 है। – Karmar
आप रोटेशन मैट्रिक्स को 1 3 डी वेक्टर में परिवर्तित करते हैं और अनुवाद वेक्टर अन्य 3 डी वेक्टर है और हां मेरा मतलब अक्ष-कोण का प्रतिनिधित्व है। – Hammer
धन्यवाद। एक और सवाल, कृपया। क्या आप रोटेशन मैट्रिक्स-> धुरी-कोण रूपांतरण के लिए सी पर कुछ लिंक या स्रोत कोड दे सकते हैं? – Karmar