为什么基本矩阵被定义到一定的尺度
基本矩阵是计算机视觉领域中的一个重要概念，用于描述两个相机视图之间的几何关系。它是一个3x3的矩阵，表示了两个相机视图之间的对应关系。
基本矩阵的定义与尺度有关，是因为它描述了相机视图之间的几何关系，而这个几何关系与相机的内参（如焦距、主点位置）和外参（如相机的位置和朝向）有关。相机的内参和外参决定了相机视图中物体的尺度和位置。
基本矩阵的定义中包含了尺度因子，是为了将相机视图之间的几何关系与物体的实际尺度相对应。通过将基本矩阵乘以一个尺度因子，可以将相机视图中的坐标映射到物体的实际尺度上。
基本矩阵的应用场景包括三维重建、立体视觉、运动估计等。在三维重建中，基本矩阵可以用于计算相机之间的相对位置和姿态，从而恢复出三维场景的结构。在立体视觉中，基本矩阵可以用于计算两个相机视图之间的对应关系，从而实现深度估计和物体检测等任务。在运动估计中，基本矩阵可以用于计算相机的运动轨迹和速度。
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