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

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: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

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

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

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,

  论文地址:https://arxiv.org/abs/1810.11525   论文视频:https://www.youtube.com/watch?v=W-6ViSlrrZg​www.youtube.com 简介         作者提出同时进行目标检测和位姿估计,利用一段连续的图像帧,这个图像帧和slam不同之处在于它是对一个场景的扫描,运动的幅度可能很小,就在一个场景附近各个角度扫的一段图形序列,然后在机器人运动的时候通过ORBSLAM定位机器人自己的位置,利用faster-rcnn对

论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.02970    github链接:https://github.com/hughw19/NOCS_CVPR2019 类别级6D物体位姿和尺寸估计的标准化物体坐标空间 简介 本文的目标是估计RGB-D图像中从未见过的物体实例的6D位姿和尺寸.与“实例级”6D位姿估计任务相反,作者假设在训练或测试期间没有精确的CAD模型可用.为了处理给定类别中不同的和从未见过的物体实例,作者引入了标准化物体坐标空间(简称NOCS),即同一个类别中的所

6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints 论文地址: 6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints​arxiv.org 代码链接: github​sites.google.com 简介 作者提出了一种基于RGB-D的深度学习方法6PACK,能够实时的跟踪已知类别物体.通过学习用少量的三维关键点来简洁地表示一个物体,基于

在研究SLAM时常常需要对其输出的位姿进行复现以检测算法效果,在ubuntu系统中使用Python可以很好的完成相关的工作. 一. Ubuntu下Python的使用 在Ubuntu下使用Python有两种方法,一种是直接在控制台中运行Python文件,一种是下载IDE编辑并运行Python文件. 在控制台中使用Python方法如下: 首先确认有Python文件(filename.py),然后打开控制台进入文件当前目录,并输入以下内容就可以运行了. python file_name.py 虽然控制

3D深度估计 Consistent Video Depth Estimation 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.15021.pdf 项目网站:https://roxanneluo.github.io/Consistent-Video-Depth-Estimation/ 这项研究主要探究了如何生成准确度和几何一致性更高的视频重建结果,目前该论文已被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2020 接收,代码也将在未来开源. 摘要 提出了一种重建单眼视频中所有像素的

其实也就是包括两个方面的内容:类似于运动模型的位姿估计和扫描匹配,因为需要计算速度,所以时间就有必要了! 1. PoseExtrapolator解决了IMU数据.里程计和位姿信息进行融合的问题. 该类定义了三个队列. std::deque<TimedPose> timed_pose_queue_; std::deque<sensor::ImuData> imu_data_; std::deque<sensor::OdometryData> odometry_data_;

当我面有数据需要保存时,第一时间一般会想到写到一个txt文件中,当然,数据量比较大的时候还是写到数据库比较方便管理,需要进行网络传输时要序列化,json化.下面主要整理一下平时用的最多的写入到文件中,一般以txt结尾,linux里不会以后缀来区分文件类型,后缀可以随便,也可以没有. python读写文件估计大家都用open内置函数,或者file这个工厂函数,这两个的效果基本一样. 打开文件的方式一般为:f=open(file_name,access_mode = 'r',buffering =

add by zhj: 非常好的文章,异常在Python的核心代码中使用的非常广泛,超出一般人的想象,比如迭代器中,当我们用for遍历一个可迭代对象时, Python是如何判断遍历结束的呢?是使用的StopIteration异常,这点虽然大部分人知道,但如果是让你设计实现Python,我估计一般人不会这样 做.其实异常在Python中使用非常广泛,完全可以代替错误返回码,并不是说有异常不好,这点跟我之前的想法的确不一样,我以前认为异常只是用 来捕获的,很少去raise异常,但自己主动的去rais

元组 元组是用圆括号括起来的,其中的元素之间用逗号隔开.(都是英文半角)tuple(元组)跟列表类似是一种序列类型的数据,特点就是其中的元素不能更改 既然是有序的,那么,嘿嘿,不错,它也可以有索引,能切片,记住:所有在list中可以修改list的方法,在tuple中,都失效 元组和列表很相似,那怎么区别呢? Tuple 比 list 操作速度快.如果您定义了一个值的常量集,并且唯一要用它做的是不断地遍历它,请使用 tuple 代替 list. 如果对不需要修改的数据进行 “写保护”,可以使代码更

1. 被逼无奈找到了Python Python作为当今非常热的话题,常常被各级别的程序员所提到,也有很多的小白问我,到底啥是Python,它能干啥! 我用Python时间不是特别长,最早使用是在2014年,那时在一家创业型公司,各种活都需要自己亲力亲为(哎...只不过创业公司最终还是挂了...) 当时在用PHP开发网站,记得好像是使用的thinkPHP框架(感觉很人性化的一个框架,但是做大项目觉得还是一般般....),网站开发的差不多了,就需要一些数据的统计 例如每日访问量.转化率等 当时自己做

---恢复内容开始--- 最近在做关于物体姿态估计的项目 基本思路就是 我们在估计物体的pose的时候,需要用分割得到的点云与模型库中的模型做匹配 1.通过基于RANSANC的SAC-IA将点云和模型做大体估计 2.通过ICP对物体pose做精准估计,并返回物体pose 第二步的时候有个问题,很多模型库里的模型都是mesh,转换成点云后因为原本的点就非常稀疏,所以得到的点云也非常稀疏,类似于之前博客中这种 这种问题一个好的解决方案就是在模型表面做拆分, 举个例子 如果不能subdivision,

作者:Tom Hardy Date:2020-04-15 来源:CVPR2020文章汇总 | 点云处理.三维重建.姿态估计.SLAM.3D数据集等(12篇) 1.PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF PoseEstimation 文章链接:https://arxiv.org/abs/1911.04231 代码链接:https://github.com/ethnhe/PVN3D 在这项工作中,论文提出了一种新的数

我在公司里做了一段时间Python数据分析和机器学习的工作后,就尝试着写一本Python数据分析方面的书.正好去年有段时间股票题材比较火,就在清华出版社夏老师指导下构思了这本书.在这段特殊时期内,夏老师和出版社的其它老师为这本书到处奔走,终于在近期上市. <基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版>,京东链接:https://item.jd.com/69241653952.html. 感激涕零之余,用此文借博客园宝地向大家介绍我的新书,同时在王婆卖瓜之余,再以此经历讲下出书对程序员

Taylor Guo @ Shanghai - 2018.10.22 - 星期一 PyTorch 资源链接 图像分类 VGG ResNet DenseNet MobileNetV2 ResNeXt SqueezeNet ShuffleNet ShuffleNet V2 位姿估计 CPM: Convolutional Pose Machines OpenPose: Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields