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分享如何利用深度图像计算当前位置的偏差
需求是通过深度相机，获取出深度图（每个点的值表示距离不是颜色），而我们已经有一张正确无误差的深度图，我想通过这两张图的比较，获得我当前位置的x，y，偏差值，用于校准。
问题是有两张图如何进行偏差计算。 深度图像匹配，利用ICP或者ICP改进算法？ 对图像做转换，利用opencv等现成的匹配算法计算？ 或者根本就不是匹配的问题，是其他的方向？
现在主要是方向不确定，不知道哪条路走下去是正确的。
问题是有两张图如何进行偏差计算。 深度图像匹配，利用ICP或者ICP改进算法？ 对图像做转换，利用opencv等现成的匹配算法计算？ 或者根本就不是匹配的问题，是其他的方向？
现在主要是方向不确定，不知道哪条路走下去是正确的。
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天辰孤煞& 2019-04-21
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楼上说的可行，当你没有大量数据的时间楼上的方法基本就是唯一的方法，如果是有大量数据的话就可以通过特征提取然后机器学习进行偏差计算，走这条路，除了人工进行特征提取之外就是卷积网络了，这种情形建议全卷积神经网络
chivalry00L 2018-12-31
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这是一个经典的ICP问题。首先你需要把深度图象中每一个点转化的camera坐标系中，(x,y,z)的三维坐标系中。然后根据两幅图像的点云，计算R,T
