原文:視覺十四講:第七講_3D-3D:ICP估計姿態

.ICP 假設有一組配對好的 D點, P P , ..., P N , P P , ..., 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。注意考慮兩組 D點的變換時,和相機沒有關系。 ICP求解線性代數的求解 SVD 和非線性優化方式求解 類似於BA .SVD求解: 定義誤差項: e i p i Rp i t 構建最小二乘問題,使誤差平 ...

2020-07-27 14:27 0 477 推薦指數:

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視覺十四講第七_ORB特征點

1.特征點 特征點是圖像里一些特別的地方,如角點、邊緣和區塊。比較著名有SIFT、SURF、ORB等。SIFT充分考慮了圖像變換過程中出現的光照、尺度、旋轉等變換,但是計算量非常大。而ORB是質量和 ...

Mon Jul 06 00:59:00 CST 2020 0 528
視覺SLAM十四講(第二版)第七筆記

1. 理解圖像特征點的意義, 並掌握在單幅圖像中提取出特征點,及多幅圖像中匹配特征點的方法。2. 理解對極幾何的原理,利用對極幾何的約束,恢復出圖像之間的攝像機的三維運動。3. 理解 PNP 問題,及利用已知三維結構與圖像的對應關系,求解攝像機的三維運動。4. 理解 ICP 問題,及利用點雲的匹配 ...

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

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

Fri Jul 30 19:33:00 CST 2021 0 145
2D-2D 3D-2D 3D-3D 相機位姿估計

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 ...

Fri Nov 13 02:29:00 CST 2020 0 545
 
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