前面的相机矩阵，是针对单个相机的，可我们知道单个相机图片并不能告诉我们物体的深度信息，这时至少需要两个相机，这样在两视图间内在的射影几何关系就是对极几何，而基本矩阵就算对极几何的代数表示。

1.对极几何

如果仅看一个相机，我们并不能知道深度信息，可如果有两个相机的话（就像人有两只眼睛）我们就能得到深度的信息，

上图O和O'是两个相机中心，P点是物体所在，如果我们只看左边图像 上的点p，我们不能知道物体到底是在哪，点P1、P2或其他地方，可有了右边图像 上的我们就能得到物体点P

在上图，我们把两相机中心的连线OO'成为基线，把他们与观测物体的平面OO'P成为对极平面，对极平面与两相机图像的交线l和l'称为对极线，而OO'与两图像的交点e,e'就是对极点。

随着观测点P的上下移动，对极平面也会围绕基线旋转

我们可以看到在左图对极平面旋转时对极点是不变的，而在相机图像上所有对极线都会交于对极点，这个对极点就是另一个相机中心在其图像上的像，当然正如右图所示，对极点可以在图像外。

2.本质矩阵和基础矩阵

（1）不同人眼中的哈姆雷特——点P及其副本在不同坐标系下的表示

（2）横看成岭侧成峰——多个角度看点P

本质矩阵E（Essential Matrix）：反映【空间一点P的像点】在【不同视角摄像机】下【摄像机坐标系】中的表示之间的关系。

3.本质矩阵、基础矩阵的推导

第一步：

第二步：

第三步：

4.另一种表述

原文链接1：https://zhuanlan.zhihu.com/p/33458436

原文链接2：https://www.zhihu.com/question/27581884

可参考文章:1：https://blog.csdn.net/xjtuse123/article/details/90312056

可参考文章2：https://www.cnblogs.com/youzx/p/6385513.html#wiz_toc_9