EPnP算法

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EPnP算法相机坐标系用\(F^c\),世界坐标系用\(F^w\)表示,任何一点可以用四个控制点\(p_i^w\)表示 \begin{equation} p_i^w=\sum_{j=1}^4\alpha_{ij}c_j^w, \quad with \sum_{j=1}^4\alpha_{ij}=1 \end{equation} 对于相机坐标系同样成立 \begin{equation} p_i^c=\sum_{j=1}^4\alpha_{ij}c_j^c, \quad with \sum_{j=…

Gaze Estimation学习笔记(1)-Appearance-Based Gaze Estimation in the Wild

目录前言简介论文概述论文主要内容 MPIIGaze数据集引入CNN的新Gaze Estimation方法人脸对齐与3D头部姿态判断归一化使用CNN进行视线检测论文作者进行的实验及结果跨数据集测试数据集内测试算法的效果验证笔者的遗留问题前言简介在使用神经网络解决Gaze Estimation的问题上,Appearance-Based Gaze Estimation in the Wild是非常基础的一篇论文.本篇博客主要尝试简单介绍论文使用的主要方法,并大致总结论文…

ORB-SLAM2-tracking线程

tracking线程 Tracking线程的主要工作是从图像中提取ORB特征,根据上一帧进行姿态估计或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新的关键帧,将这些关键帧送给localmapping线程 1. 基本流程首先从主线程system中的GrabImageMonocular()函数开始,进行图像的预处理和Frame的构造,Frame构造完成后真正进入Tracking. ↓↓↓主要看下面这张图↓↓↓↑↑↑主要看上面这张图↑↑↑ 2. 各部分详解…

[转]【视觉 SLAM-2】视觉SLAM- ORB 源码详解 2

转载地址:https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/72942209 1 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博 2 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 ORB-SLAM2源码详解 by 吴博发布时间:2016年11月13日 22:09:30 浏览数:5380次来自:微信该算法以单目为主,但同样适用于双目和RGB-D摄像头.ORB-SLAM算法和PTAM具有相同的算法框架,采用多线程构架,四…

ORB-SLAM3论文阅读：ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM

简介 ORB-SLAM3是第一个能在单目.双目.RGBD鱼眼相机和针孔相机模型下运行视觉.视觉-惯导以及多地图SLAM的系统.其贡献主要包括两方面:提出了完全依赖于最大后验估计的紧耦合视觉-惯导SLAM系统,IMU初始化阶段也采用最大后验估计.可以在室内室外大小各种环境下运行,比其他算法快2-5倍.其次提出了多地图系统,DBoW2用于回环检测需要保证时间一致性,在验证几何一致性前需要匹配三个连续的关键帧到同一区域,虽然精度高,但是召回率低,因而回环检测过程太慢,之前的地图很难重复利用到.ORB-…

CGA裁剪算法之线段裁剪算法

CGA裁剪算法之线段裁剪算法常用的线段裁剪算法有三种:[1]Cohen_SutherLand裁剪算法,[2]中点分割裁剪算法,[3]参数化方法. 1. Cohen_SutherLand裁剪算法为了能快速的判断一条直线与矩形窗口属于何种位置关系,Cohen_SutherLand裁剪算法采用如下的编码方案,因此又称为“编码裁剪算法”. 在编码裁剪算法中采用了如下图所示的空间划分和编码方案: 编码的[上, 下, 右, 左], 即上: 1000, 下:0100,右:0010, 左:0001,分别对应…

ORB-SLAM（十一）EPnP

EPnP在ORB-SLAM中主要用于Tracking线程中的重定位Relocalization模块,需要通过当前关键帧Bow与候选帧匹配上的3D地图点,迅速建立当前相机的初始姿态. PnP问题解决了已知世界参考系下地图点以及相机参考系下投影点位置时3D-2D相机位姿估计问题,不需要使用对极约束(存在初始化,纯旋转和尺度问题,且一般需要8对点),可以在较少的匹配点(最少3对点,P3P方法)中获得较好的运动估计,是最重要的一种姿态估计方法.最后,如果知道世界参考系下的地图点,同时知道相机参考系下的地…