双视图几何：为什么旋转一个相机会导致平移发生变化？
Two-view geometry: why is rotating one camera causing a change in translation?
基于对极几何的姿态估计存在一个问题，这让我很困惑。我正在使用 OpenCV 实现 David Nister 的五点算法，使用图像之间的点对应来计算姿势。
假设两个相机被基线 b 分开：在进行姿态估计之后，我得到了一个类似于 [1,0,0] 的比例 t 矩阵。现在，如果我将其中一个相机旋转 30 度，没有平移变化（假设我们仍然有足够的特征匹配），我希望看到像 (0, 30, 0) 这样的旋转角度和 t 矩阵仍然是 (1, 0,0).但就我而言，我得到了正确的 R (0, 30 deg, 0)，但 t 变成了类似 (0.7, 0, 0.7) 的值：z 平移发生了变化。任何人都可以向我解释为什么会这样吗？
谢谢！
您旋转的是摄像头 1 还是摄像头 2？如果旋转相机 1，则旋转整个坐标系。现在摄像机 2 的中心不再在 XY 平面上。
基于对极几何的姿态估计存在一个问题，这让我很困惑。我正在使用 OpenCV 实现 David Nister 的五点算法，使用图像之间的点对应来计算姿势。
假设两个相机被基线 b 分开：在进行姿态估计之后，我得到了一个类似于 [1,0,0] 的比例 t 矩阵。现在，如果我将其中一个相机旋转 30 度，没有平移变化（假设我们仍然有足够的特征匹配），我希望看到像 (0, 30, 0) 这样的旋转角度和 t 矩阵仍然是 (1, 0,0).但就我而言，我得到了正确的 R (0, 30 deg, 0)，但 t 变成了类似 (0.7, 0, 0.7) 的值：z 平移发生了变化。任何人都可以向我解释为什么会这样吗？
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您旋转的是摄像头 1 还是摄像头 2？如果旋转相机 1，则旋转整个坐标系。现在摄像机 2 的中心不再在 XY 平面上。