从对应点到位姿：无需消歧的非极小可证明最优相对位姿

从两幅已标定视图间的 $n \geq 5$ 个对应点估计相对相机位姿是计算机视觉中的基本任务。该过程通常包括两个阶段：1）估计视图间的本质矩阵；2）在满足对极几何的四个候选相对位姿中进行消歧。在本文中，我们展示了一种新颖方法，首次绕过了第二阶段。具体而言，我们表明可以直接从对应点估计正确的相对相机位姿，而无需后处理步骤来强制对应点的手性（cheirality）约束。基于可证明非极小优化的最新进展，我们将相对位姿估计构建为二次约束二次规划（QCQP）。通过应用适当的约束，我们确保估计的相机位姿对应于有效的 3D 几何，并且在被证明时全局最优。我们通过详尽的合成和真实世界实验验证我们的方法，证实了所提方法的有效性、效率和准确性。代码见 https://github.com/javrtg/C2P。