ICP 求解相机思路

1.之前仍然是需要创建find_feature_matches,和pixel2cam,一个是用来匹配描述子的,一个是把像素坐标转成归一化平面坐标的.里面的变量都要带上&.2.因为是3d-3d.所以这里读取了两个深度图.depth1,depth2.跟之前一样.不同的是第二张图片的像素坐标也要转成空间点坐标.转成空间点坐标不需要旋转和平移.ushort d1=depth.ptr<unsigned short>(int(keypoints_1[m.queryIdx].pt.y)[int(ke…

相机位姿求解——P3P问题

1.位姿求解是计算机视觉中经常遇到的,Perspective-n-Points, PnP(P3P)提供了一种解决方案,它是一种由3D-2D的位姿求解方式,即需要已知匹配的3D点和图像2D点.目前遇到的场景主要有两个,其一是求解相机相对于某2维图像/3维物体的位姿,具体的如AR应用,人脸跟踪等:其二就是SLAM算法中估计相机位姿时通常需要PnP给出相机初始位姿. 这里要说明的是在场景1中,我们通常输入的是物体在世界坐标系下的3D点以及这些3D点在图像上投影的2D点,因此求得的是相机(相机坐标系)相…

相机位姿估计0：基本原理之如何解PNP问题

关键词:相机位姿估计 PNP问题求解用途:各种位姿估计文章类型:原理 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@CSU 今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理,说实话我本人也没太了解,这里权当做抛砖引玉了.本来我这个博客是写应用型文章的,但虽然不做理论研究,但你要使用别人的方法来解决问题,那么也还是多多少少要对它的原理有点了解的. 关于PNP问题就是指通过世界中的N个特征点与图像成像中的N个像点,计…

leetcode 315. Count of Smaller Numbers After Self 两种思路（欢迎探讨更优解法）

说来惭愧,已经四个月没有切 leetcode 上的题目了. 虽然工作中很少(几乎)没有用到什么高级算法,数据结构,但是我一直坚信 "任何语言都会过时,只有数据结构和算法才能永恒".leetcode 上的题目,截止目前切了 137 道(all solutions),只写过 6 篇题解,所以我会写题解的一般都是自认为还蛮有意思或者蛮典型的题目,就比如这道题. 题目链接:Count of Smaller Numbers After Self 这道题很有意思,给出一个数组,返回一个新的数组,新…

SLAM入门之视觉里程计(2)：相机模型（内参数，外参数）

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程. 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系:接着描述了成像过程中的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标)的变换关系. 小孔成像模型相机可以抽象为最简单的形式:一个小孔和一个成像平面,小孔位于成像平面和真实的三维场景之间,任何来自真实世界的光只有通过小孔才能到达成像平面.因此,在成像平面和通过小孔看到的…

使用三种方法求解前N个正整数的排列

本篇博文给大家介绍前N个正整数的排列求解的三种方式.第一种是暴力求解法:第二种则另外声明了一个长度为N的数组,并且将已经排列过的数字保存其中:第三种方式则采用了另外一种思路,即首先获取N个整数的升序排列,然后对其位置进行随机交换以达到前N个整数的随机排列的目的.首先我们来看看第一种方式,具体代码如下: import java.util.Random; import org.junit.Test; public class App { private int n = 100000; @Test p…

python+opencv2相机位姿估计

最近在做基于图像的室内定位方面的研究,于是使用到了百度最新的室内数据库Image-based Localization (IBL) .由于该数据库给出的数据是每幅图像和其对应相机的内外参数和光心投影方向,所以我需要先求出其6DOF预估姿态.再利用PoseNet网络对其实现基于图像的定位估计.好了,问题就很明确了: (1)根据图像和激光雷达参数的3D点云实现2D-3D的匹配,找到每张图像上的至少四个特征点.即找到至少4个二维像素和3D点云点的对应点. (2)根据这四组对应点和相机内外参数估计相机6…

OpenCV相机标定

标签(空格分隔): Opencv 相机标定是图像处理的基础,虽然相机使用的是小孔成像模型,但是由于小孔的透光非常有限,所以需要使用透镜聚焦足够多的光线.在使用的过程中,需要知道相机的焦距.成像中心以及倾斜因子(matlab的模型有考虑,实际中这个因子很小,也可以不考虑).为了增加光照使用了透镜,而使用透镜的代价是会产生畸变,现在市面上买到的相机,都存在着或多或少的畸变.畸变的种类比较多,这里介绍常见的两种:径向畸变.切向畸变.相机标定就是求解相机的内参数以及畸变参数的过程. 畸变种类 (1)径向…

leetcode 315. Count of Smaller Numbers After Self 两种思路

LeetCode 37 Sudoku Solver（求解数独）

题目链接: https://leetcode.com/problems/sudoku-solver/?tab=Description Problem : 解决数独问题,给出一个二维数组,将这个数独进行求解. 思路: 嵌套循环,三层循环体,每一行,每一列,填入从1到9的数字.判断填入之后是否合理判断数独是否合理的函数参考代码: package leetcode_50; /*** * * @author pengfei_zheng * 求解数独问题 */ public clas…

相机标定和单应性矩阵H

求解相机参数的过程就称之为相机标定. 1.相机模型中的四个平面坐标系: 1.1图像像素坐标系(u,v) 以像素为单位,是以图像的左上方为原点的图像坐标系: 1.2图像物理坐标系(也叫像平面坐标系)(x,y) 以毫米为单位,用物理单位表示图像像素位置,定义坐标系OXY,原点O定义在相机Zc轴与图像平面交点: 1.3相机坐标系(Xc,Yc,Zc) 以毫米为单位,以相机的光心作为原点,Zc轴与光轴重合,并垂直于成像平面,且取摄影方向为正方向,Xc.Yc轴与图像物理坐标系的x,y轴平行,且OcO为摄像…

记录Leetcode 鸡蛋掉落的思路

前言首先看一下这个题目,是Leetcode的第887题"鸡蛋掉落": 你将获得 `K` 个鸡蛋,并可以使用一栋从 `1` 到 `N` 共有 `N` 层楼的建筑. 每个蛋的功能都是一样的,如果一个蛋碎了,你就不能再把它掉下去. 你知道存在楼层 `F` ,满足 `0 <= F <= N` 任何从高于 `F` 的楼层落下的鸡蛋都会碎,从 `F` 楼层或比它低的楼层落下的鸡蛋都不会破. 每次*移动*,你可以取一个鸡蛋(如果你有完整的鸡蛋)并把它从任一楼层 `X` 扔下(满足 `1…

相机标定(Camera calibration)

简单介绍摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程.也就是求终于的投影矩阵 P 的过程,以下相关的部分主要參考UIUC的计算机视觉的课件(网址Spring 2016 CS543 / ECE549 Computer vision). 基本的坐标系: 世界坐标系(world coordinate system). 相机坐标系(camera coordinate system): 图像坐标系(image coordinate system): 一般来…

【视频开发】【计算机视觉】相机标定（Camera calibration）《二》

简介摄像机标定(Camera calibration)简单来说是从世界坐标系换到图像坐标系的过程,也就是求最终的投影矩阵 P 的过程,下面相关的部分主要参考UIUC的计算机视觉的课件(网址Spring 2016 CS543 / ECE549 Computer vision). 基本的坐标系: 世界坐标系(world coordinate system): 相机坐标系(camera coordinate system): 图像坐标系(image coordinate system): 一般来说,…

LeetCode 42接雨水按行求解（差分+排序）

按行求解的思路比较清晰明了,但是这个方法的复杂度高达O(heightSize*sum(height[i])),几乎高达O(N^2). 但是也并不是不可以解决,经观察我们可以发现,这个算法的缺点在于要遍历每一个柱体的每一个高度,所以解决的时就要从这个点着手. 设之前已经存在的柱体的最高高度为bp,当前柱体的高度为h,则如果h<=bp,说明该高度和它以下的高度已经出现过,我们更新该高度的end位置(end一直增加,所以不需要比较). 但是,如果bp<h,说明只有bp以下的高度之前出现过,我们只能更…

SLAM第一篇：基础知识

无论在室内.野外.空中还是水下,SLAM是机器人进入未知环境遇到的第一个问题.本期给大家介绍SLAM的基础知识:传感器与视觉SLAM框架近来年,智能机器人技术在世界范围内得到了大力发展.人们致力于把机器人用于实际场景:从室内的移动机器人,到野外的自动驾驶汽车.空中的无人机.水下环境的探测机器人等等,均得到了广泛的关注. 在大多数场合中,我们研究机器人会碰到一个基础性的困难,那就是定位和建图,也就是所谓的SLAM技术.没有准确的定位与地图,扫地机就无法在房间自主地移动,只能随机乱碰:家用机器人就…

PNP的学习-EPNP

EPNP主要是利用已知的3d点,通过PCA选择4个控制点,建立新的局部坐标系,从而将3d坐标用新的控制点表示出来. 然后,利用相机投影模型和2d点,转换到相机坐标系中,再在相机坐标系中建立和世界坐标系同样关系(每个点在相机坐标系和世界坐标系下控制点处的坐标一致)的4个控制点,求解出相机坐标系下的四个控制点的坐标,进而利用ICP求解pose. 一.根据3d点,找到质点,同时利用PCA,找出三个主轴方向后,求出每个3d点在四个控制点上对应αij的值. 二.利用针孔相机投影模型,将相机坐标系下的3d坐…

视觉slam十四讲

对这个的学习一直都在,感觉到了这本书很强大呀!!! ch2---安装ubuntu:安装kdevelop. ch3---安装eigen3---几何模块:安装Pangolin可视化. ch4---安装Sophus---eigen的扩展,包换李群.李代数. ch5---安装opencv 3.1.0 :安装 PCL点云库. ch6---安装ceres solver :安装G2o---图优化. ch7---特征点法 2d-2d:对极几何约束求解相机运动 3d-2d:PNP(Perspective-n-po…

Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习

http://wallstreetcn.com/node/248376 借助深度学习,多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征( representations).这些方法显著推动了语音识别.视觉识别.目标检测以及许多其他领域(比如,药物发现以及基因组学)的技术发展.利用反向传播算法(backpropagation algorithm)来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数,深度学习发现了大数据集的复杂结构.深层卷积网络(deep convolutional…

高翔《视觉SLAM十四讲》从理论到实践

目录第1讲前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲三维空间刚体运动旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲李群与李代数李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲相机与图像相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第…

阅读高翔的RGBD-SLAM博文笔记

目录高翔的RGBD-SLAM笔记前端VO: 后端优化高翔的RGBD-SLAM笔记 RGBD相机的特点: 使用RGBD相机中的深度这一维信息,以及相机的针孔成像模型,相机的内参,可以将二维点恢复成三维() 前端VO: 二维的RGB图像则用于视觉里程计Visual Odometry,以连续两帧为例: 对两帧图像做特征点匹配(先分别提取特征,然后计算描述子,根据匹配算法来计算点对之间的匹配距离) 有了匹配点对,可以用ICP 或是PnP 等方法求解相机的变换矩阵T (由旋转矩阵Rotation和平…

zz姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖

姚班天才少年鬲融凭非凸优化研究成果获得斯隆研究奖近日,美国艾尔弗·斯隆基金会(The Alfred P. Sloan Foundation)公布了2019年斯隆研究奖(Sloan Research Fellowships)获奖名单,华裔学者鬲融获此殊荣. 鬲融 2004 年从河北省保送至清华大学计算机系,是首届清华姚班毕业生,普林斯顿大学计算机科学系博士,曾在微软研究院新英格兰分部做博士后,2015年至今在杜克大学担任助理教授. 斯隆研究奖自1955年设立,每年颁发一次,旨在向物理学.化学和数…

视觉slam十四讲个人理解(ch7视觉里程计1)

参考博文::https://blog.csdn.net/david_han008/article/details/53560736 https://blog.csdn.net/n66040927/article/details/79163496?utm_source=blogxgwz3 ICP是指,利用点云的匹配关系,来求解相机的三维运动. PNP是利用已知的三维结构与图像的对应关系,来求解相机的三维运动. 对极几何,利用对极几何的约束,恢复出图像之间的相机的三维运动. 视觉里程计,分成特征提取…

Kintinuous解析

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. Kintinuous是Thomas Whelan在National University of Ireland Maynooth读博期间的工作,有四篇相关的论文(RSS RGB-D Workshop 2012,ICRA 2013,IROS 2013,IJRR 2014).合作作者Michael Kaess来自CMU,是iSAM的作者(Kintinuous的后端优化用到了iSAM).Thomas Whelan的另一项主要贡献是ElasticFu…

【AR实验室】ARToolKit之Example篇

0x00 - 前言 PS : 我突然意识到ARToolKit本质可能就是一个可以实时求解相机内外参的解决方案. 拿到一个新的SDK,90%的人应该都会先跑一下Example.拿到ARToolKit的SDK,也不例外.不过本人之前是做iOS开发的,所以从官网下载的是ARToolKit5-bin-5.3.2-iOS.tar.gz.后面的博客内容基本上也都是围绕这个SDK进行的.当然,如果今年秋季出了ARToolKit6,我也会立马跟进的,听说ARToolKit加入了SLAM. 0x01 – 示例简介…