预备知识   图像坐标系:   理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差,由此我们建立了等式(1)和(2),可以用矩阵形式(3)表示. 相机坐标系(C)和世界坐标系(W): 通过相机与图像的投影关系,我们得到了等式(4)和等式(5),可以用矩阵形式(6)表示. 我们又知道相机坐标系和世界坐标的关系可以用等式(7)表示: 由等式(3),等式(6)和等式(7)我们可以推导出图像坐标系和世界坐标系的关系: 其中M1称为相机的内参矩阵,包含内参(fx,fy,u0,v0).M2称为相机的外参矩阵,…

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…

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言 今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码…

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…

作者:仲夏夜之星 Date:2020-04-08 来源:物体的三维识别与6D位姿估计:PPF系列论文介绍(三) 文章“A Method for 6D Pose Estimation of Free-Form Rigid Objects Using Point Pair Features on Range Data” 2018年发表在<sensors>上,是近年来对PPF方法的进一步继承与改进. 1.本文的思路 本文介绍的方法主要分为两个阶段即线下建模与线上匹配,在建模时,通过计算和保存所有可能…

https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/71305149…

1.cv2.goodFeaturesToTrack(old_gray, mask=None, **feature_params)  用于获得光流估计所需要的角点参数说明:old_gray表示输入图片,mask表示掩模,feature_params:maxCorners=100角点的最大个数,qualityLevel=0.3角点品质,minDistance=7即在这个范围内只存在一个品质最好的角点2. pl, st, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(old_gray,…

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…

一.跟踪模块简介 在ORB-SLAM或其他SLAM系统中,跟踪的主要任务是根据相机或视频输入的图像帧实时输出相机位姿.在ORB-SLAM中,跟踪模块的主要任务是实时输出相机位姿和筛选关键帧,完成一个没有经过优化或者说全局优化的视觉里程计.通常根据相机的不同采用的方法也不相同,如单目除了需要进行初始化外通常根据特征匹配结果使用PnP算法求解相机位姿. 二.跟踪模块分析 如图 是ORB-SLAM跟踪模块的技术流程图 其流程为首先获取第一张彩色图像,然后转为灰度图,提取ORB特征,通常第一帧会构建为关…

https://mp.weixin.qq.com/s/I-rNwgXHEtwgdpkWzKtVXw 摘要 新一代增强现实技术需要依赖可视计算理论与方法解决大尺度复杂环境下的场景建模.内容生成.感知交互三个关键科学问题.本文从以上三个方面,介绍了面向增强现实的可视计算技术的主要研究进展.其中,场景建模主要涉及复杂场景定位.重建与建模,包括同时定位与地图构建.场景几何与材质精确重建与数字化.实时高质量动态环境重建等:内容生成主要涉及视觉一致性驱动的高逼真度虚实融合,包括场景渲染参数估计.虚拟物体嵌入…