1.2D-2D对极几何 输入:相机内参、像素匹配点对,输出:相机位姿 1.1本质矩阵 \(E\) 矩阵 \(E=t^{\wedge} R\) 对极约束:\(x_2^Tt^{\wedge} Rx_1=0\),\(x_1,x_2\)都是相机系归一化点坐标。 推导:\(z_1x_1=P_w ...
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2019-12-05 22:36 0 415 推荐指数:
1.2D-2D对极几何 输入:相机内参、像素匹配点对,输出:相机位姿 1.1本质矩阵 \(E\) 矩阵 \(E=t^{\wedge} R\) 对极约束:\(x_2^Tt^{\wedge} Rx_1=0\),\(x_1,x_2\)都是相机系归一化点坐标。 推导:\(z_1x_1=P_w ...
PnP问题的求解方法有很多,例如,用3对点估计位姿的P3P、直接线性变换法(DLT),EPnP(Efficient PnP),UPnP等; 非线性优化的方式,构建最小二乘问题并迭代进行求解,即万金油式的Bundle Adjustment。 本节组要介绍DLT ...
此博客记录我的slam学习之旅,近几天目标为实现基于RGB-D SLAM的视觉里程计。主要参考资料为高博的《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》及高博的博客https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/。 首先实现一个不考虑任何实际问题的视觉里程计,根据RGB图像及对应 ...
1.ICP 假设有一组配对好的3D点, \(P={P_{1}, ..., P_{N}}\) , \(P^{'}={P_{1}^{'}, ..., P_{N}^{'}}\)。 有一个欧式变换R,t,使得: \(p_{i} = Rp^{'}_{i} + t\) 该问题可以用迭代最近点(ICP)来求解 ...
对极约束 \[\boldsymbol{x}_{2}^{T} \boldsymbol{F} \boldsymbol{x}_{1}=\boldsymbol{0} \quad \hat{\bolds ...
主要内容 1. 对极约束 几何意义是 ,P, 三者共面,对极约束同时包含了平移和旋转。 基础矩阵: 本质矩阵: 对极约束表示: 其中, 分别表示为相机坐标系下归一化的平面坐标 2. 本质矩阵的特点(3×3) 1)E在不同尺度下是等价 ...
三维点云是最重要的三维数据表达方式之一 从技术角度看,SLAM、三维重建、机器人感知等领域,点云都是最简单且最普遍的表达方式:相对于图像,点云有其不可替代的优势----->深度,也就是说三维点云直接提供了三维空间的数据,而图像则需要通过透视几何来反推三维数据。 从应用角度看,上至无人驾驶 ...
阅读《计算机视觉中的多视图集合》 2D射影几何和变换 2D射影平面 本章的关键是理解线和点的对偶性。从射影平面模型出发,IP^2^内的点(a, b ,c)由IP^3^空间中一条过原点的射线k(x1, x2, x3)^T^表示。点采用的是齐次坐标表示,具有相同比例,不同缩放因子的表示都是同一个 ...