orbslam2 的基础理论（一）
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本文参考了诸多经典博客中的相关理论。
orbslam2中关于相机位姿估计以及地图点结构恢复的实现
orbslam2在进行相机初始位姿估计时，采用了两种不同的方法，分别是基础矩阵Ｅ与单应矩阵，具体细节可参见我之前撰写的oerslam2-初始化相关内容
（1）在阐述相机位姿估计这一部分内容之前，有必要先对相机的数学模型以及对极几何进行简要介绍。
我认为首先需要明确理解相机模型中所涉及的四个平面坐标系之间的关系：像素平面坐标系（u,v）、像平面坐标系（图像物理坐标系（x,y）、相机坐标系（Xc,Yc,Zc）以及世界坐标系（Xw,Yw,Zw） 。
1、像素坐标与像平面坐标系之间的关系
在明确二者关联之前，可假定每个像素在u轴与v轴方向上的实际尺寸分别为dx和dy。若对模型进行细致分析，则能够推导出如下公式（该公式相对易于理解）：
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