通过SVD从基本矩阵中提取翻译的正确方法

我校准了我的相机并找到了内在参数（K）。 我也计算了基本矩阵（F）。

现在E = K_T * F * K。 到现在为止还挺好。

现在我们将基本矩阵（E）传递给SVD以使用分解值（U，W，V）来提取旋转和平移：

 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，有两种方法被提出，它让我困惑，哪一个真的给出了正确的答案 - 特别是翻译：

起初，方法在这里输入链接描述，作者建议计算R，T如下：

但在第二种方法[http://isit.u-clermont1.fr/~ab/Classes/DIKU-3DCV2/Handouts/Lecture16.pdf]中，作者提供了另一个T的公式，它是+ U，-U，如下所示：

我正在C＃.Net上使用openCv库实现这一点。 谁知道哪个翻译公式是正确的？

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第一个解决方案显示了带有向量t的交叉乘积的矩阵表示（所以第一个解= [t] x），而第二个解决方案只显示了翻译矢量t（https://en.wikipedia.org/wiki/Essential_matrix） 。

[t] x的定义是：

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

链接地址: http://www.djcxy.com/p/70875.html

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