原文:视觉十四讲:第七讲_3D-3D:ICP估计姿态

.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:

查看详情

视觉十四讲第七_ORB特征点

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 ...

Mon Jul 06 00:59:00 CST 2020 0 528
视觉SLAM十四讲(第二版)第七笔记

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 ...

Tue Sep 17 22:07:00 CST 2019 1 467
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 ...

Fri Jul 30 19:38:00 CST 2021 0 250
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——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 ...

Fri Jul 30 19:33:00 CST 2021 0 145
2D-2D 3D-2D 3D-3D 相机位姿估计

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 ...

Fri Nov 13 02:29:00 CST 2020 0 545
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM