分解本质矩阵的过程遵循以下步骤：
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使用奇异值分解（SVD）计算本质矩阵E的分解。SVD分解是一种将矩阵分解为三个矩阵的乘积的方法，它的形式为 E = UΣV^T，其中U和V是正交矩阵，Σ是对角矩阵。此步骤的结果存储在u、w和vt中。
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把U矩阵的第三列复制到t，并进行归一化。t代表相机的平移向量。
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定义W矩阵。在某些情况下，W也被称为"旋转矩阵"，它是由本质矩阵E的属性决定的。
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计算两个可能的旋转矩阵R1和R2。这两个矩阵代表相机的旋转。
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检查R1和R2的行列式。如果行列式为负，则将对应的旋转矩阵取反。因为在计算机视觉中，我们通常希望旋转矩阵具有正的行列式，这意味着它们代表了一个右手坐标系的旋转。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-554662.html
根据本质矩阵E，计算两个可能的旋转矩阵和一个平移向量。结果用于相机姿态估计。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-554662.html
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