原文:2D-2D 3D-2D 3D-3D 相机位姿估计

. D D对极几何 输入:相机内参 像素匹配点对,输出:相机位姿 . 本质矩阵 E 矩阵 E t wedge R 对极约束: x Tt wedge Rx , x ,x 都是相机系归一化点坐标。 推导: z x P w,z x RP w t x wedge t wedge z x x wedge t wedge Rz x . 基础矩阵 p TK T t wedge RK p , p ,p 都是像素 ...

2020-11-12 18:29 0 545 推荐指数:

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视觉SLAM 十四讲——对极约束求解相机运动(2D-2D

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 ...

Fri Jul 30 19:33:00 CST 2021 0 145
3D姿态估计

转载:https://blog.csdn.net/ChuiGeDaQiQiu/article/details/88623267 转载:https://blog.csdn.net/cdknight_happy/article/details/79975060 可以基于人脸姿态估计,延伸到3D ...

Fri Mar 27 01:38:00 CST 2020 0 1937
6D姿态估计

转载“6D姿态估计汇总”:https://juejin.im/post/5e6725d851882549431fff4f https://juejin.im/post/5e6727436fb9a07cc10ab320 知乎,6D姿态估计汇总,持续更新中:https ...

Wed Apr 22 22:46:00 CST 2020 0 616
视觉SLAM 十四讲——3D-2D:PnP求解——EPnP

  PnP问题的求解方法有很多,例如,用3对点估计姿的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 ...

Fri Jul 30 19:38:00 CST 2021 0 250
CycleGAN-3d深度估计

github链接: https://github.com/andrea-pilzer/unsup-stereo-depthGAN/ 笔者自己认为这篇论文提出的方法并不是特别好,类似于CycleGA ...

Wed Oct 17 00:21:00 CST 2018 0 2508
2D到3D 外参矩阵估计

1. 背景 最近正在做姿态估计,简单搜姿态估计的关键字得到的信息不够完整,所以把搜到的信息加上自己的理解整合在这篇文章。 2. 正向3D到2D的过程 先上一张图【已经自带水印就偷懒省下引用】: 首先3D物体在世界坐标系,也就是我们现实世界,物体是现实中的绝对尺寸,以m为单位。现实 ...

Sat Mar 21 20:10:00 CST 2020 0 932
 
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