参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/89IHjqnw-JJ1Ak_YjWdHvA ...
.ICP 假设有一组配对好的 D点, P P , ..., P N , P P , ..., 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。注意考虑两组 D点的变换时,和相机没有关系。 ICP求解线性代数的求解 SVD 和非线性优化方式求解 类似于BA .SVD求解: 定义误差项: e i p i Rp i t 构建最小二乘问题,使误差平 ...
2020-07-27 14:27 0 477 推荐指数:
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1.特征点 特征点是图像里一些特别的地方,如角点、边缘和区块。比较著名有SIFT、SURF、ORB等。SIFT充分考虑了图像变换过程中出现的光照、尺度、旋转等变换,但是计算量非常大。而ORB是质量和 ...
1. 理解图像特征点的意义, 并掌握在单幅图像中提取出特征点,及多幅图像中匹配特征点的方法。2. 理解对极几何的原理,利用对极几何的约束,恢复出图像之间的摄像机的三维运动。3. 理解 PNP 问题,及利用已知三维结构与图像的对应关系,求解摄像机的三维运动。4. 理解 ICP 问题,及利用点云的匹配 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...