原文:COLMAP已知相机内外参数重建稀疏/稠密模型

COLMAP已知相机内外参数重建稀疏 稠密模型 Reconstruct sparse dense model from known camera poses 参考官方Faq链接:https: colmap.github.io faq.html reconstruct sparse dense model from known camera poses . 手动指定所有相机内外参 在目录下手动新建c ...

2019-11-15 13:27 0 1127 推荐指数:

查看详情

colmap 相机模型参数

https://github.com/colmap/colmap/blob/ff8842e7d9e985bd0dd87169f61d5aaeb309ab32/src/colmap/sensor/models.h#L197 ...

Thu Jan 06 00:04:00 CST 2022 0 1847
使用colmap进行稠密重建

colmap应该是目前state-of-art的增量式SFM方案,可以方便的对一系列二维图片进行三维重建 不用对摄像机进行标定,只需要从不同角度对重建场景或物体进行拍摄得到一系列图像作为输入 首先需要安装colmap 在ubuntu安装参考我的上一篇博客:ubuntu下安装运行colmap ...

Sat Jun 02 22:05:00 CST 2018 5 8743
HALCON相机内外参标定

**********************************相机内外参标定步骤**************************************** 1.caltab_points:从标定板中读取marks ...

Sat Sep 05 01:41:00 CST 2020 0 965
相机标定求解相机内参数

1、相机标定可以求得相机内参数。 张氏标定法:用于标定的棋盘格是特制的,其角点坐标已知。标定棋盘格是三维场景中的一个平面∏,棋盘格在成像平面为π(知道了∏与π的对应点坐标之后,可求解两个平面1对应的单应矩阵H)。 注:根据相机成像模型,P为标定的棋盘坐标,p为其像素点坐标。则,通过对应的点坐标 ...

Wed Feb 20 22:56:00 CST 2019 0 671
单应性矩阵与相机内外参之间的关系

单应性矩阵与相机内外参之间的关系 标定:已知世界坐标系平面内的三维坐标和像素坐标,求解内参和外参; 本质矩阵和基本矩阵:已知内参和两幅图像中对应点的坐标,通过对极约束(八点法,尺度等价性,齐次坐标)求解相机的运动R和t(用到 ...

Fri Apr 15 01:40:00 CST 2022 0 957
稠密索引与稀疏索引

稀疏索引 索引项中只对应主文件中的部分记录,即不会给每条记录建立索引。 稀疏索引要求索引字段选自于主文件中的有序属性(即属性值是按照递增排序的),如上图所示,索引字段选自于公寓名称,而公寓名称是按照字母进行排序的。 查询方式 如果要查找某条记录K,先从索引表找,如果未找到,则找相邻 ...

Sat Feb 18 05:27:00 CST 2017 3 8883
spark 稠密向量和稀疏向量

Spark mlib的本地向量有两种: DenseVctor :稠密向量 其创建方式 Vector.dense(数据) SparseVector :稀疏向量 其创建方式有两种:   方法一:Vector.sparse(向量长度,索引数组,与索引数组所对应的数值数组 ...

Fri Nov 10 23:10:00 CST 2017 0 3946
稀疏矩阵转稠密矩阵

  一个模型文件要上线的话,一定会力求精简,而稀疏矩阵由于其庞大的内存占用,而会首当其中被改写,所幸修改的逻辑不是很复杂,下面简要介绍下修改逻辑。 一、三元组   三元组是最直观且最省力的做法,只需要修改存储的结构即可。   三元组的结构就是<row,col,value> ...

Thu Jan 19 04:51:00 CST 2017 0 2389
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM