所以，我有一台立体相机，左右相机已经过校准 . 由于立体视觉的精确度很大程度上取决于校准，如果系统可以检测自身是否略微超出校准，例如，由于温度变化或机械冲击会稍微改变两个摄像机的基线/旋转，这将是有用的 .
所以我的想法是对于立体相机拍摄的每一个新图像对，软件试图找到两个图像之间的匹配点，并重新计算基本矩阵以查看是否存在大的偏移 . 但是，找到匹配点是容易出错的，尤其是在没有应用约束的情况下
我的问题是：既然我知道校准应该稍微改变一下，有没有办法利用原始校准来实现放松的极线约束，找到两个图像之间的匹配点？也许还有差异约束 . 例如，我使用原始校准来计算特征点的距离，并且我粗略地知道即使校准偏移，视差仍将在特定范围内 . 有了这样的假设，我相信我可以有效地避免左右图像之间的不匹配点，从而确保我的新基本矩阵计算 .
所以我想知道是否有一种方便的方法可以放松几个像素的极线约束，还可以为特征点匹配指定 numDisparities ？或者也许有更好的方法来做类似的事情 .