基础矩阵（Fundamental Matrix）在计算机视觉中是一个3×3的矩阵，用于描述两个摄像机之间的几何关系。它通过表达立体像对的像点之间的对应关系来简化匹配过程，并去除错误特征。基础矩阵不仅包含了两个摄像机的相对位置信息，还包含了相机的内参数。这意味着它可以在像素坐标系中将两台摄像机关联起来。
基础矩阵的一个重要应用是将一副图像中的点映射到另一幅图像中的线（极线）上。这通常通过匹配两幅图像上的点来实现。计算基础矩阵至少需要8个点（使用8点算法），点越多越好，可以使用RANSAC算法得到更加稳定的结果。
基础矩阵与本质矩阵（Essential Matrix）有所不同，后者消除了需要了解内在参数的要求。基础矩阵比必要矩阵更具一般性，因为它可以在不知道相机内参的情况下，从图像对中估计出相机的相对姿态。
在实际应用中，基础矩阵可以用于计算单应性矩阵、恢复相机的内参数和外参数，以及进行立体匹配等任务。在MATLAB中，可以使用estimateFundamentalMat函数来实现基础矩阵的计算。
基础矩阵是计算机视觉中一个非常重要的工具，它能够帮助我们找到图像对中的对应点，并解决三维重建问题
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