原文:2D-2D 3D-2D 3D-3D 相機位姿估計

. D D對極幾何 輸入:相機內參 像素匹配點對,輸出:相機位姿 . 本質矩陣 E 矩陣 E t wedge R 對極約束: x Tt wedge Rx , x ,x 都是相機系歸一化點坐標。 推導: z x P w,z x RP w t x wedge t wedge z x x wedge t wedge Rz x . 基礎矩陣 p TK T t wedge RK p , p ,p 都是像素 ...

2020-11-12 18:29 0 545 推薦指數:

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視覺SLAM 十四講——對極約束求解相機運動(2D-2D

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 ...

Fri Jul 30 19:33:00 CST 2021 0 145
3D姿態估計

轉載:https://blog.csdn.net/ChuiGeDaQiQiu/article/details/88623267 轉載:https://blog.csdn.net/cdknight_happy/article/details/79975060 可以基於人臉姿態估計,延伸到3D ...

Fri Mar 27 01:38:00 CST 2020 0 1937
6D姿態估計

轉載“6D姿態估計匯總”:https://juejin.im/post/5e6725d851882549431fff4f https://juejin.im/post/5e6727436fb9a07cc10ab320 知乎,6D姿態估計匯總,持續更新中:https ...

Wed Apr 22 22:46:00 CST 2020 0 616
視覺SLAM 十四講——3D-2D:PnP求解——EPnP

  PnP問題的求解方法有很多,例如,用3對點估計姿的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 ...

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

github鏈接: https://github.com/andrea-pilzer/unsup-stereo-depthGAN/ 筆者自己認為這篇論文提出的方法並不是特別好,類似於CycleGA ...

Wed Oct 17 00:21:00 CST 2018 0 2508
2D到3D 外參矩陣估計

1. 背景 最近正在做姿態估計,簡單搜姿態估計的關鍵字得到的信息不夠完整,所以把搜到的信息加上自己的理解整合在這篇文章。 2. 正向3D到2D的過程 先上一張圖【已經自帶水印就偷懶省下引用】: 首先3D物體在世界坐標系,也就是我們現實世界,物體是現實中的絕對尺寸,以m為單位。現實 ...

Sat Mar 21 20:10:00 CST 2020 0 932
 
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