Estoy tratando de encontrar la rotación y la traducción de la función de homografía. Primero calculo los puntos de característica correspondientes y usofindHomography() Calculé la matriz de homografía. Luego, usandodecomposeHomographyMat(), Obtuve cuatro resultados de rotación y traducciones.

El código que usé está debajo:

Mat frame_1, frame_2;


frame_1 = imread("img1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
frame_2 = imread("img2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);

vector<KeyPoint> keypts_1, keypts_2;
Mat desc1, desc2;

Ptr<Feature2D> ORB = ORB::create(100    );
ORB->detectAndCompute(frame_1, noArray(), keypts_1, desc1);
ORB->detectAndCompute(frame_2, noArray(), keypts_2, desc2);

Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
vector<DMatch> matches;
matcher->match(desc1, desc2, matches);

vector<Point2f>leftPts, rightPts;
    for (size_t i = 0; i < matches.size(); i++)
    {
        //queryIdx is the left Image
        leftPts.push_back(keypts_1[matches[i].queryIdx].pt);

        //trainIdx is the right Image
        rightPts.push_back(keypts_2[matches[i].trainIdx].pt);
    }

Mat cameraMatrix = (Mat1d(3, 3) << 706.4034, 0, 277.2018, 0, 707.9991, 250.6182, 0, 0, 1);
Mat H = findHomography(leftPts, rightPts);
vector<Mat> R, t, n;
decomposeHomographyMat(H, cameraMatrix, R, t, n);

Ahora, ¿cuál es la rotación y traslación correcta, al menos la más adecuada? Incluso verifiqué si la rotación es válida con la siguiente función, y descubrí que todas son válidas.

bool isRotationMatrix(Mat &R)
{
    Mat Rt;
    transpose(R, Rt);
    Mat shouldBeIdentity = Rt * R;
    Mat I = Mat::eye(3, 3, shouldBeIdentity.type());

    return  norm(I, shouldBeIdentity) < 1e-6;
}

Por favor, alguien me sugiera, qué valor debo usar. ¿Y la traducción resultante es un valor escalado, que se puede usar directamente, a diferencia del caso de descomposición de Essential Matrix? Aprecio mucho que alguien pueda guiarme para encontrar esto.

¡Agradeciendote!