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Digital camera calibration, relative orientation and essential matrix parameters

机译：数码相机校准，相对方向和必需矩阵参数

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The fundamental matrix, based on the co-planarity condition, even though it is very interesting for theoretical issues, it does not allow finding the camera calibration parameters, and the base and rotation parameters altogether. In this work we present an easy calibration method for calculating the internal parameters: pixel dimensions and image center pixel coordinates. We show that the method is slightly easier if the camera rotation angles, in relation with the general referential system, are small. The accuracy of the four calibration parameters are evaluated by simulations. In addition, a method to improve the accuracy is explained. When the calibration parameters are known, the fundamental matrix can be reduced to the essential matrix. In order to find the relative orientation parameters in stereo vision, there is also presented a new method to extract the base and the camera rotation by means of the essential matrix. The proposed method is simple to implement. We also include a simpler method for the relative orientation when the relative rotation angles between the two cameras are small.
机译：基于共平面性条件的基本矩阵，即使它对理论问题非常有趣，它也不允许找到相机校准参数，以及完全找到基础和旋转参数。在这项工作中，我们提出了一种简单的校准方法，用于计算内部参数：像素尺寸和图像中心像素坐标。我们表明，如果相机旋转角度与普通参考系统相比，则该方法稍微更容易。通过模拟评估四个校准参数的准确性。另外，解释了提高准确性的方法。已知校准参数时，可以将基本矩阵还原为基本矩阵。为了在立体声视觉中找到相对取向参数，还介绍了一种通过基本矩阵提取基础和相机旋转的新方法。所提出的方法易于实施。当两个相机之间的相对旋转角度小时，我们还包括相对取向的更简单方法。

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