正确的方法，从通过SVD本质矩阵提取翻译(Correct way to extract Transl

我校准我的相机，发现内在的参数（K）。 此外，我计算了基本矩阵（F）。

现在E = K_T * F * K。 到现在为止还挺好。

现在，我们通过本质矩阵（E）的SVD使用分解值（U，W，V）提取旋转和平移：

 essentialMatrix = K.Transpose().Mul(fund).Mul(K);
 CvInvoke.cvSVD(essentialMatrix, wMatrix, uMatrix, vMatrix, Emgu.CV.CvEnum.SVD_TYPE.CV_SVD_DEFAULT);

**问题）在这一点上，两个方法已经被提出，它混淆了我这人真正给出了正确的答案 - 专门为翻译：

在第一种方法输入链接的描述在这里笔者建议来计算R，T如下：

但是，在第二方法[ http://isit.u-clermont1.fr/~ab/Classes/DIKU-3DCV2/Handouts/Lecture16.pdf]的作者提供了另一种式对于T被+ U，-U，如下所示：

我使用OpenCV的库在C＃.NET实现这一点。 任何人都知道这翻译公式是正确的？

Answer 1:

第一溶液示出具有向量t（因此第一溶液= [T] x）的叉积的矩阵表示，而第二溶液却与此平移向量t（ https://en.wikipedia.org/wiki/Essential_matrix ） 。

[T] x的定义是：

（从http://gandalf-library.sourceforge.net/tutorial/report/img148.png ）

文章来源: Correct way to extract Translation from Essential Matrix through SVD