重投影误差分布与半导体器件物理技术
表5.1列出了重建所需的相机基本参数：6 8 1 .8 6 6 8 -1 .7 9 9 2 3 1 3 .5 9 7 4 0 0 6 7 8 .9 3 0 4 2 4 5 .2 3 8 7 0 0 0 1 .0 3 3 8 0 ⎡ ⎤ ⎢ ⎥⎣ ⎦。投影矩阵1P为430.3499 12.8487 -614.7542 -388.9411 -117.7699 -677.4537 -219.71605 130.9950 -0.5217 0.0059 -0.8925 0.57935 ⎡ ⎤ ⎢ ⎥⎣ ⎦，投影矩阵2P。图5.7展示了特征点的三维重建结果，图5.8为重投影误差分布图。标定图像的特征点分布较为规则，有利于重建参数的计算。对于一般景物图像，需先用第三章提到的方法找到对应的特征点，再根据投影矩阵进行重建。如图5.9所示的Dino模型，其特征点分布尚未确定，需先进行特征检测与匹配，随后对匹配点进行重建。计算结果显示匹配点对为398对，投影矩阵为54。
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