原文:COLMAP已知相機內外參數重建稀疏/稠密模型

COLMAP已知相機內外參數重建稀疏 稠密模型 Reconstruct sparse dense model from known camera poses 參考官方Faq鏈接:https: colmap.github.io faq.html reconstruct sparse dense model from known camera poses . 手動指定所有相機內外參 在目錄下手動新建c ...

2019-11-15 13:27 0 1127 推薦指數:

查看詳情

colmap 相機模型參數

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進行稠密重建

colmap應該是目前state-of-art的增量式SFM方案,可以方便的對一系列二維圖片進行三維重建 不用對攝像機進行標定,只需要從不同角度對重建場景或物體進行拍攝得到一系列圖像作為輸入 首先需要安裝colmap 在ubuntu安裝參考我的上一篇博客:ubuntu下安裝運行colmap ...

Sat Jun 02 22:05:00 CST 2018 5 8743
HALCON相機內外參標定

**********************************相機內外參標定步驟**************************************** 1.caltab_points:從標定板中讀取marks ...

Sat Sep 05 01:41:00 CST 2020 0 965
相機標定求解相機內參數

1、相機標定可以求得相機內參數。 張氏標定法:用於標定的棋盤格是特制的,其角點坐標已知。標定棋盤格是三維場景中的一個平面∏,棋盤格在成像平面為π(知道了∏與π的對應點坐標之后,可求解兩個平面1對應的單應矩陣H)。 注:根據相機成像模型,P為標定的棋盤坐標,p為其像素點坐標。則,通過對應的點坐標 ...

Wed Feb 20 22:56:00 CST 2019 0 671
單應性矩陣與相機內外參之間的關系

單應性矩陣與相機內外參之間的關系 標定:已知世界坐標系平面內的三維坐標和像素坐標,求解內參和外參; 本質矩陣和基本矩陣:已知內參和兩幅圖像中對應點的坐標,通過對極約束(八點法,尺度等價性,齊次坐標)求解相機的運動R和t(用到 ...

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

稀疏索引 索引項中只對應主文件中的部分記錄,即不會給每條記錄建立索引。 稀疏索引要求索引字段選自於主文件中的有序屬性(即屬性值是按照遞增排序的),如上圖所示,索引字段選自於公寓名稱,而公寓名稱是按照字母進行排序的。 查詢方式 如果要查找某條記錄K,先從索引表找,如果未找到,則找相鄰 ...

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

Spark mlib的本地向量有兩種: DenseVctor :稠密向量 其創建方式 Vector.dense(數據) SparseVector :稀疏向量 其創建方式有兩種:   方法一:Vector.sparse(向量長度,索引數組,與索引數組所對應的數值數組 ...

Fri Nov 10 23:10:00 CST 2017 0 3946
稀疏矩陣轉稠密矩陣

  一個模型文件要上線的話,一定會力求精簡,而稀疏矩陣由於其龐大的內存占用,而會首當其中被改寫,所幸修改的邏輯不是很復雜,下面簡要介紹下修改邏輯。 一、三元組   三元組是最直觀且最省力的做法,只需要修改存儲的結構即可。   三元組的結構就是<row,col,value> ...

Thu Jan 19 04:51:00 CST 2017 0 2389
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM