1.2D-2D對極幾何 輸入:相機內參、像素匹配點對,輸出:相機位姿 1.1本質矩陣 \(E\) 矩陣 \(E=t^{\wedge} R\) 對極約束:\(x_2^Tt^{\wedge} Rx_1=0\),\(x_1,x_2\)都是相機系歸一化點坐標。 推導:\(z_1x_1=P_w ...
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2019-12-05 22:36 0 415 推薦指數:
1.2D-2D對極幾何 輸入:相機內參、像素匹配點對,輸出:相機位姿 1.1本質矩陣 \(E\) 矩陣 \(E=t^{\wedge} R\) 對極約束:\(x_2^Tt^{\wedge} Rx_1=0\),\(x_1,x_2\)都是相機系歸一化點坐標。 推導:\(z_1x_1=P_w ...
PnP問題的求解方法有很多,例如,用3對點估計位姿的P3P、直接線性變換法(DLT),EPnP(Efficient PnP),UPnP等; 非線性優化的方式,構建最小二乘問題並迭代進行求解,即萬金油式的Bundle Adjustment。 本節組要介紹DLT ...
此博客記錄我的slam學習之旅,近幾天目標為實現基於RGB-D SLAM的視覺里程計。主要參考資料為高博的《視覺SLAM十四講:從理論到實踐》及高博的博客https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/。 首先實現一個不考慮任何實際問題的視覺里程計,根據RGB圖像及對應 ...
1.ICP 假設有一組配對好的3D點, \(P={P_{1}, ..., P_{N}}\) , \(P^{'}={P_{1}^{'}, ..., P_{N}^{'}}\)。 有一個歐式變換R,t,使得: \(p_{i} = Rp^{'}_{i} + t\) 該問題可以用迭代最近點(ICP)來求解 ...
對極約束 \[\boldsymbol{x}_{2}^{T} \boldsymbol{F} \boldsymbol{x}_{1}=\boldsymbol{0} \quad \hat{\bolds ...
主要內容 1. 對極約束 幾何意義是 ,P, 三者共面,對極約束同時包含了平移和旋轉。 基礎矩陣: 本質矩陣: 對極約束表示: 其中, 分別表示為相機坐標系下歸一化的平面坐標 2. 本質矩陣的特點(3×3) 1)E在不同尺度下是等價 ...
三維點雲是最重要的三維數據表達方式之一 從技術角度看,SLAM、三維重建、機器人感知等領域,點雲都是最簡單且最普遍的表達方式:相對於圖像,點雲有其不可替代的優勢----->深度,也就是說三維點雲直接提供了三維空間的數據,而圖像則需要通過透視幾何來反推三維數據。 從應用角度看,上至無人駕駛 ...
閱讀《計算機視覺中的多視圖集合》 2D射影幾何和變換 2D射影平面 本章的關鍵是理解線和點的對偶性。從射影平面模型出發,IP^2^內的點(a, b ,c)由IP^3^空間中一條過原點的射線k(x1, x2, x3)^T^表示。點采用的是齊次坐標表示,具有相同比例,不同縮放因子的表示都是同一個 ...