单目视觉位姿测量 [问题点数:200分]

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进士 2018年总版新获得的技术专家分排名前十
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红花 2019年1月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2018年7月 VC/MFC大版内专家分月排行榜第二
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一种基于圆特征的单目视觉位姿测量算法的改进
一种基于圆特征的<em>单目视觉</em>位姿<em>测量</em>算法的改进
单目视觉的位姿估算算法
<em>单目视觉</em>的位姿估算算法 matlab代码 基于位姿估算正交迭代的算法,有test程序和主程序,test中可以比对估算的精度
视觉里程计问题的公式推导
视觉里程计问题的公式推导   假设在时间k,通过相机移动,追踪环境图像。如果是单目相机,k时间上拍摄的一组图像表示为I0:n={I0,…,In}。如果是立体相机,每个时刻有左右两幅图像,记为Il, 0:n={Il,0,…,Il,n}和Ir, 0:n={Ir,0,…,Ir,n}。图1表示了这个具体问题。   相邻的相机位置的相对位姿Tk,K-1(或相机系统位置),通过视觉特征进行
如何运用深度学习进行位姿测量?北航张欢
 位姿<em>测量</em>是许多空间任务的基础,也是移动机器人移动的前提,其重要性不必多言。传统的位姿<em>测量</em>方法已经发展了几十年,取得累累硕果的同时也遇到了不少技术瓶颈。深度学习的兴起,重新给了位姿<em>测量</em>新思路,本文为大家介绍的就是基于深度学习的位姿<em>测量</em>。在近期雷锋网AI研习社举办的线上公开课上,来自北京航空航天大学的张欢同学分享了一篇CVPR 2015文章中用到的利用深度学习进行位姿<em>测量</em>的方法。没有观看直播的同学可...
OpenCV单目视觉定位(测量)系统(新增 含代码)
OpenCV<em>单目视觉</em>定位(<em>测量</em>)系统,用于无人机视觉定位,视觉导航,机器人<em>单目视觉</em>定位
机器人位姿测量方法
机器人位姿<em>测量</em>,使用KUKA机器人补偿功能,结合激光跟踪仪的<em>测量</em>
单目视觉中基于IEKF,DD1及DD2滤波器的位姿和运动估计
<em>单目视觉</em>中基于IEKF,DD1及DD2滤波器的位姿和运动估计
PnP位姿估计matlab工具包
最新的位姿估计工具箱,对应文献为:Very Fast Solution to the PnP Problem with Algebraic Outlier Rejection。PnP问题是计算机视觉中非常基础的经典问题,可以用来<em>测量</em>目标的三维位置姿态。
halcon由标定板得到测量平面位姿
如图:由标定板位姿获取<em>测量</em>板位姿1.pose_to_hom_mat3d( : : Pose : HomMat3D)把三维位姿转化为齐次变换矩阵2.hom_mat3d_translate_local( : : HomMat3D, Tx, Ty, Tz : HomMat3DTranslate)相对于新坐标系的平移变换/ 1 0 0  \  / Tx \HomMat3DTranslate = HomMa...
PnP 单目相机位姿估计(一):初识PnP问题
简介 理解 更多 IDE:visual studio 2013 使用库:Eigen opencv2.4.9 文档版本:1.0简介   PnP问题是求解3D-2D点对运动的方法。他描述了当知道n个三维空间点坐标及其二维投影位置时,如何估计相机的位姿。我们可以想象,在一幅图像中,最少只要知道三个点的空间坐标即3D坐标,就可以用于估计相机的运动以及相机的姿态。   而特征点的空间坐标
单目视觉定位测距的两种方式(转载)
版权声明:本文为陈默含原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sillykog/article/details/71214107 ...
非合作目标测量的研究现状
国内外研究综述  由国内外对非合作目标<em>测量</em>的研究现状可知,目前主要存在基于强几何特征、基于激光投影、基于模型匹配、基于点云配准以及基于多传感器融合的五种<em>测量</em>方法,从复杂度、计算量等方面对几种方法进行比较,如表 1-1 所示。 基于强几何特征的方法不需要对图像进行繁琐的处理,因此容易达到实时性要求,但该方法是将目标上如发动机喷嘴、太阳帆板等明显结构作为特征进行识别,在
PnP 单目相机位姿估计(二):solvePnP利用二维码求解相机世界坐标
前言 原理简介 输入参数准备 1 objectPoints特征点世界坐标 2 imagePoints特征点在摄像头下的像素点坐标 3cameraMatrixdistCoeffs内参矩阵和畸变矩阵 相机世界坐标的求解 1求世界坐标中的点在相机坐标系下的坐标 2求相机在世界坐标中的坐标 3效果求解相机在世界坐标系下的坐标点 4求解代码1.前言  很多时候,当我们利用单目相机获取图像时,往往只能获取图像中
PnP 单目相机位姿估计(三):二维码角点检测
解PnP问题时,用二维码的好处 二维码由黑白两色组成,容易通过对图像阈值处理而发现 二维码具有方向性(只要设计的不为中心对称),可以更好的辅助求解位姿 二维码具有可识别性,即可解析二维码内部黑白块的排列顺序,从而确定该二维码是否为我们所要用的二维码 二维码识别的流程 该流程以该二维码为例阈值处理,二值化操作 去掉二维码周围一圈,即保存为5*5的信息 计算5*5图像内的海明距离,和程序所设定要查找
非滤波单目视觉SLAM系统研究
非滤波<em>单目视觉</em>SLAM系统研究 A survey on non-filter-based monocular Visual SLAM systems Taylor Guo, 2016年9月12日   摘要 滤波(卡尔曼滤波,粒子滤波)视觉SLAM更通用,非滤波(运动结构估计)方案更有效率。本文讲解各种视觉SLAM构建方法及其组成部分。   一  简介 基于相机的定位有两种方法。一种
根据四个特征点求解相机位姿
关键词:位姿估计  OpenCV::solvePnP 用途:各种位姿估计 文章类型:原理、流程、Demo示例 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@CSU     目录 《相机位姿估计0:基本原理之如何解PNP问题》《相机位姿估计1:根据四
基于opencv pnp的单目测距与姿态解算
单目测距与双目测距一样需要完成的第一步是相机的标定推荐用matlab进行标定,标定的方法可以参看这个博客http://blog.csdn.net/dreamharding/article/details/53700166和https://blog.csdn.net/heroacool/article/details/51023921在添加工具箱时注意选择第二个add withsubfolders(...
位姿估计算法PnP-浅谈
P3P算法不是一个固定的算法,里面有很多种方法求解位姿R,T,有线性的,有非线性的等等。   相机标定和<em>测量</em>的关系: 相机标定主要是标定相机内参,<em>测量</em>主要是求外参R,T。在这里就有疑问了,在张正友相机标定法中,相机内参标定以后,相机的外参也可以计算出来,那能不能利用相机标定计算外参的方法来求<em>测量</em>的外参R,T?答案是肯定是,这种位姿估计的方法叫共面P4P算法。其实,共面P4P算法就是源于张正友...
基于单目视觉的四旋翼定点降落——位姿估算与控制算法(五)
    之前,我们已经能够成功将地标识别出来,那么如何引导无人机向地标飞行呢?我们可以分为两部分:一、计算无人机与地标的相对位置;二、根据相对位置控制无人机飞行。这部分和之前几章不太一样,理论推导较多,请大家耐心看一看。若有不对的地方,也请指正~1 相对位置估计    这里要提一下,目前很主流的一种估计方法使PnP,也是我最开始尝试的一种方法。但是,PnP是基于点的估计方法,我们的地标中特征点(角...
Opencv 3.4 中P3P位姿估计算法解析
先上图,Opencv3.4中用两种算法实现P3P位姿估计问题。一种是基于距离P3P算法问题(算法1:P3P),一种是基于矩阵P3P算法问题(算法2:aP3P),具体推导细节可以参看论文还以整理的本地关键技术文档。此处只对程序进行分析注释,方便以后使用。注意:此处只注释算法2,因为算法1没有完全搞明白(主要是高小山用wu-ritt算法推导我看不太懂)。外部调用接口函数:/* max 注释 * ...
单目相机三维姿态解算(opencv)
单目相机三维姿态解算   Abstract:This passage mainly describes how to solve pose(Yaw,Pitch,Roll)with signal camera in three-dimensional,which bases on OpenCV library. Key words: OpenCV; Pose;Signalcamera 摘  ...
ORBSLAM2单目初始化过程
ORB单目模式先初始化的初始化过程可以分为四个阶段 1通过匹配选取两个可以作为起始两帧的初始帧 2 根据匹配计算两帧之间的位姿 3 三角化<em>测量</em>初始的特征点云深度,进而获得点云地图。 4 BA优化初始点云 在初始化后,单目模式和双目及RGBD模式一样,都是通过PNP来计算位姿。 下面,说一下初始化算法的步骤是: 第一阶段:选取两个可以作为起始两帧的初始帧 这一阶段做的工作是,选取是两
2D-2D位姿估计增加三角测量,确定尺度--参考SLAM十四讲7.6
#include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;opencv2/core/core.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;opencv2/features2d/features2d.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;opencv2/highgui/highgui.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;opencv2/calib3d/calib3d.hp...
OpenCV单目视觉定位(测量)系统
转自:http://blog.csdn.net/chenmohousuiyue/article/details/56300915 OpenCV<em>单目视觉</em>定位(<em>测量</em>)系统 The System of Vision Location with Signal Camera Abstract:This passage mainly describes how to lo
基于opencv的单目视觉测量系统的研究
基于opencv的<em>单目视觉</em><em>测量</em>系统,可以用来计算物体姿态
【计算机视觉】matlab编程实现根据PNP求解位姿(有问题版)
clc;clear all; n=4; f=1000; pw3=zeros(n,3);%物体坐标3维 pc2=zeros(n,2);%成像坐标2维 pw3=[-1000,-100,0;1000,-100,0;-1000,100,0;-1000,100,0]; pc2=[-67.8995,-56.3607;83.138,43.324;73.6759,61.1555;-75.8558,-39.52
相机位姿求解 3种方法
目前在做通过双目摄像头获得R t的部分,通过阅读《Multiple View Geometry in Computer Vision II》了解到有三种形式: 1. 2D-2D: 特征点在同一平面或近平面时,通过Homograpy Matrix可以恢复相机位姿;当特征点的深度明显不同时则需要利用对极几何,通过求得Fundamental Matrix或者Essential Matrix来恢复相机位...
【视觉-单目三维重建-理论篇】单目视觉三维重建----论文调研1
几种方法调研结果 1 非合作航天器位姿在轨<em>测量</em>方法的研究 基于Rodrigues参数的目标相对状态确定算法(PR),并结合卡尔曼滤波,建立基于Rodrigues参数的扩展卡尔曼相对状态估计算法(PREKF)模型,对P4P的求解结果做进一步滤波处理,通过仿真实验对算法进行有效性分析,证明了PR算法与PREKF算法能够很好地解决Rodrigues参数的奇异问题,定位精度高,能够为在轨服务任务的
相机位姿估计(一):基本原理之如何解PNP问题
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,计算出其投影关系,从而获得相机或物体位姿的问题。 以下讨论中设相机位于点Oc,P1、P2、P3……为特征点。 Case1: 当N=1时 当只有一个特征点P1,我们假设它就在图像的正中央,那么显然向量OcP1就是相机坐标系中的Z轴,此事相机永远是面对P1,于是相机可能的位置就是在以P1为球心的球面上,再一个就是球的半径也无法...
摄像机外参数标定(位姿估计 pose estimation)的经典文章和代码 EPNP
摄像机外参数标定(位姿估计 pose estimation)的经典文章和代码 EPNP
AHRS(航姿参考系统)和IMU(惯性测量单元)的区别
AHRS(航姿参考系统)和IMU(惯性<em>测量</em>单元)的区别【转】   刚开始的时候我总是搞不清楚AHRS和 IMU的区别。。不知道这有什么区别。。后来慢慢的慢慢的,我理解了~AHRS 俗称航姿参考系统,AHRS由加速度计,磁场计,陀螺仪构成,AHRS的真正参考来自于地球的重力场和地球的磁场~~他的静态终精度取决于对磁场的<em>测量</em>精度和对重力的<em>测量</em>精度 ,而则陀螺决定了他的动态性能。
SLAM:ORB-SLAM 位姿优化描述
因为摄像机标定(camera calibration)和追踪(tracking)的精度不够。摄像机标定的误差会体现在重建中(比如三角法重建时),而追踪的误差则会体现在不同关键帧之间的位姿中,和重建中(单目)。误差的不断累积会导致后面帧的位姿离实际位姿越来越远,最终会限制系统整体的精度。
DPI-SLAM:融合面特征以及IMU信息的SLAM系统 学习笔记
全文主要使用因子图方式进行优化具体内容为三个线程:1.融合IMU的视觉位姿估计:首先通过IMU预积分计算出两帧间的相对位姿:在因子图中对应的误差方程是:由于在预积分计算过程中假设偏置不变,所以出于对精度的考虑,选择参考帧间隔进行IMU预积分计算。之后通过IMU预积分算出来的位姿对相邻帧进行位姿的初始化预测,使用Fast Dense RGB-D Odometry进行位姿的进一步计算。通过IMU预测的...
单目视觉的运动目标跟踪定位
欢创科技CEO周琨,详细讲解单目定位技术
OpenCV单目平面测距
单目测距广泛运用于车辆道路障碍物识别、机器人导航等领域,是计算机视觉中的重要技术之一。 众所周知的是,图像中的像素坐标只提供了二维信息,而空间坐标是三维信息,因此只能让空间坐标中的一维为0或固定值,才可以测得平面距离信息,因此单目测距主要是针对空间中的平面坐标。 摄像机模型如图1所示: 图1 摄像机模型   由摄像机模型,可知
ORBSlam2的位姿优化算法
ORBSlam2的位姿优化算法ORBSlam2中使用了对极约束,三角<em>测量</em>,PnP投影和BundleAdjustment算法 本文着重讲解在ORBSlam2中使用到的BundleAdjustment优化算法。
视觉orb_slam中LM算法的分析
orb_slam中LM算法的分析                                          刘康                                                                             2017年 1月 在orb_slam的PoseOptimization()函数中的LM算法,可以分解成几个部分,首先是线
单目视觉定位测距的两种方式
单目定位和双目定位的选择,我觉得主要还是成本和时间的考虑。之前也尝试过双目定位,感觉要更精准些,但双目测距需要对两幅图像进行图像变换和极线匹配,稍微耗时了一些。这几天尝试了一下单摄像头进行测距定位,主要有两个思路:   1.定位<em>测量</em>插值得到每个像素的实际坐标     该方法总觉得有很大的问题:一个是摄像头安装后就必须固定不动,稍微的旋转都会导致之间<em>测量</em>的像素点对应的坐标偏移。另一个是人工<em>测量</em>的
相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态
http://www.cnblogs.com/singlex/p/pose_estimation_1.html 关键词:位姿估计  OpenCV::solvePnP 用途:各种位姿估计 文章类型:原理、流程、Demo示例 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@C
单目深度估计综述
图像是立体场景的投影,投影只捕获了平面信息,因此单目深度估计很具挑战性。但是双目可以通过匹配用几何方法直接计算出深度信息。因此单目深度估计具有一定的研究价值。 深度估计可以用于3D建模、场景理解、深度感知(depth-aware)的图像合成等领域。 基于深度学习的单目估计依据是像素值关系反映深度关系,方法是拟合一个函数把图像映射成深度图:。从得出的深度图轮廓和不断提高的实验结果可以看出,的确可...
python 单目视觉测距
# import the necessary packagesimport numpy as np import cv2import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('utf8')cap = cv2.VideoCapture(0)cap.set(3,640)cap.set(4,480)cap.set(1, 10.0) def find_marker(ima...
MATLAB的单目视觉车辆测距技术研究
MATLAB的<em>单目视觉</em>车辆测距技术研究
【机器视觉】 单目视觉测距
http://blog.csdn.net/purgle/article/details/50811490       <em>单目视觉</em>测距 2016-03-05 23:43 1800人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 视觉(6)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 1、引言 近年来,由于无人机、无人车等技术的不断成熟,需要用到实时测距的场所也越来越多,如定位,...
非滤波单目视觉SLAM系统
非滤波<em>单目视觉</em>SLAM系统 A survey on non-filter-based monocular VisualSLAM systems Taylor Guo, 2016年9月12日 -2017年4月12日 摘要 视觉SLAM过去15年的研究产生了大量可以使用的系统,广泛应用于机器人和增强现实应用中。滤波(卡尔曼滤波,粒子滤波)视觉SLAM更通用,非滤波(运动
halcon零件参数识别与参数测量
识别出零件的形状,再计算出零件的一些基本参数。halcon,识别程序;C++ Builder ,上位机。零件都用的是理想形状。 识别的零件有: 1.长方形,<em>测量</em>长宽 2.圆,<em>测量</em>半径 3.直角三角形,三边长,三个角 4.等边三角形,边长 5.椭圆,长短轴 6.菱形,边长,角度 7.不规则四边形,角度,边长 上位机界面 程序要点: 1.怎么区分圆...
【计算机视觉】opencv靶标相机姿态解算2 根据四个特征点估计相机姿态 及 实时位姿估计与三维重建相机姿态
基本原理之如何解PNP问题 根据四个特征点估计相机姿态 OpenCV:solvePnP二次封装与性能测试 实时位姿估计与三维重建相机姿态 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@
OpenCV学习笔记(二十一)——简单的单目视觉测距尝试
    前言:         视觉测距作为机器视觉领域内基础技术之一而受到广泛的关注,其在机器人领域内占有重要的地位,广泛应用于机器视觉定位、目标跟踪、视觉避障等。机器视觉<em>测量</em>主要分为:<em>单目视觉</em><em>测量</em>、双目视觉<em>测量</em>、结构光视觉<em>测量</em>等。结构光由于光源的限制,应用的场合比较固定;双目视觉难点在于特征点的匹配,影响了<em>测量</em>的精度和效率,其理论研究的重点集中于特征的匹配上;而<em>单目视觉</em>结构简单,运算速度快而具...
位姿估计_1
姿态估计(Pose estimation)在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色。这里主要是求解相机和目标物体的相对位姿
【Android】SLAM:ORB-SLAM 位姿优化
    只知道算法描述和代码,而不知道原理是比较扯的事情,还是把原理转载一下。原文链接:http://www.cnblogs.com/luyb/p/5447497.html         ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确。因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色。这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到...
机器人位姿描述与坐标变换
机器人的位姿描述与坐标变换是进行工业机器人运动学和动力学分析的基础。本节简要介绍上述内容,明确位姿描述和坐标变换的关系,用到的基本数学知识就是——矩阵。 1.位姿表示 位姿代表位置和姿态。任何一个刚体在空间坐标系(OXYZ)中可以用位置和姿态来精确、唯一表示其位置状态。 位置:x、y、z坐标 姿态:刚体与OX轴的夹角rx、与OY轴的夹角ry、与OZ轴的夹角rz 假设基坐标系为OXYZ,刚体...
基于PnP的目标位姿求解
一、PnP求解简介 PnP常用于对合作目标进行位姿估计,其中合作目标上存在相对位置关系已知的标志点,PnP是针对3D-2D映射关系的一种方法,OpenCV中已有PnP求解的实现函数solvePnP,函数声明如下: CV_EXPORTS_W bool solvePnP( InputArray objectPoints, InputArray imagePoints, ...
ORB-SLAM2位姿估计
ORB-SLAM2位姿估计1.初始化位姿当跟踪bOK=true时,会依次优先选择“运动模式跟踪”,“关键帧模式跟踪”,若前两者失败,则说明跟踪失败bOK=false,bLOST=true,进入“重定位模式”。if(mState==OK) { // Local Mapping might have changed some MapPoints tracked in last fra
位姿:***图像特征-特征提取-姿态估计
原文链接:http://blog.csdn.net/cloverwindy/article/details/8443296 有少量修改,如有疑问,请问原作者! 常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。  一 :颜色特征  (一)特点:颜色特征是一种全局特征,描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。一般颜色特征是基于像素点的特征,此时所有属于图像或图像区域的像素都
VINS-Mono:一种稳健的单目视觉惯性状态估计器
编者序:本文提出的紧耦合滑窗VINS状态估计算法,可在未知状态情况下稳健初始化,具有线外参标定、统一定义在球面上的重投影误差、闭环检测和4自由度位姿图优化的特点。本文是香港科技大学沈邵劼课题组的开源杰作,媲美state-of-the-art。将分为上、下两部分介绍,上部分侧重整体及实验,下部分侧重理论细节及应用。推荐指数☆☆☆☆☆一、引言本文提出的视觉惯性系统结构框图如下所示。第一部分是<em>测量</em>处理前...
惯导笔记 - 位姿估计误差分析
惯导中主要误差分析
三维空间的位姿描述和齐次变换
一、三维空间的位姿描述和齐次变换        首先规定一个坐标系,相对于该坐标系,点的位置可以用3维列向量表示;刚体的方位可用3×3的旋转矩阵来表示。而4×4的齐次变换矩阵则可将刚体位置和姿态(位姿)的描述统一起来,它具有以下优点: (1) 它可描述刚体的位姿,描述坐标系的相对位姿(描述)。 (2) 它可表示点从一个坐标系的描述转换到另一坐标系的描述(映射)。 (3)它可表示刚体运动前、...
一种简单的位姿估计(PoseEstimation)计算方法
位姿估计是计算机视觉领域一个基本问题。若已获得合作标志在摄像机坐标系下的坐标值,一般情况可采用奇异值分解或最小二乘的方法求解位姿信息中的旋转矩阵与平移矩阵,满足 Pci=RcwPwi+t0 P_i^c=R_w^cP_i^w+t_0 R2w=⎡⎣⎢r11r21r31r12r22r32r13r23r33⎤⎦⎥,t0=⎡⎣⎢txtytz⎤⎦⎥ R_w^2= \begin{bmatri
机器人(1.1位姿几何基础——刚体位置和姿态描述)
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cartographer位姿估计整理
CartoGrapher在扫描匹配阶段(Ceres 非线性优化)之前,使用 优化后的位姿、IMU、码盘 三个数据源进行融合,估计出最新时刻的位姿,用来作为下次非线性优化的初值。下面,针对这部分数据融合模块进行分析整理,如下图红圈部分。https://github.com/googlecartographer/cartographer.gitcartographer/mapping/pose_e...
空间中位姿矩阵的插补算法代码,旋转中采用四元数进行插补
// 五次多项式生成 void Five_ploynomial(double t0, double tf, double q0, double qf, double d_q0, double d_qf, double dd_q0, double dd_qf, VectorXd &amp;amp;amp; qt) { double A, B, C, D, E, F; A = (double...
单目视觉标定原理
<em>单目视觉</em>标定原理 http://www.cnblogs.com/polly333/p/4994408.html 在计算机视觉中,通过相机标定能够获取一定的参数,其原理是基于三大坐标系之间的转换和摄像机的畸变参数矩阵。在实验中经常用张正友标定发,进行摄像机标定,获取到内参数矩阵和外参数矩阵以及畸变参数矩阵。在应用中要区分三者作用。这也是在程序中函数输入量。 一、三大坐标
《视觉SLAM十四讲》学习笔记-3D-3D位姿估计-ICP
ICP问题 问题描述:假设匹配好的3D点为: P=p⃗&amp;nbsp;1,⋯,p⃗&amp;nbsp;n,&amp;nbsp;&amp;nbsp;P′=p⃗&amp;nbsp;′1,⋯,p⃗&amp;nbsp;′nP=p→1,⋯,p→n,&amp;nbsp;&amp;nbsp;P′=p→1′,⋯,p→n′ \mathbf{P} = { \vec{p}_1, \cdots, \vec{p}_n }, ~~\mathbf{P}' = { \vec{p}'_...
位姿变换与李群、李代数
本博客是在学习高翔《视觉SLAM十四讲》过程中对位姿变换与李群李代数相关知识点做的总结,不涉及公式的证明与推导。
solvepnp三维位姿估算
一、前言 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,计算出其投影关系,从而获得相机或物体位姿的问题。 opencv提供的solvepnp函数就是用来解决pnp问题。利用该函数可以实现测算相机/物体的空间姿态,也可以用来空间定位。 二、solvepnp函数解析 solvepnp函数原型 bool solvePnP(InputArray
基于直接法的GPS姿态测量仿真程序
用matlab实现的用直接法来实现GPS姿态<em>测量</em>算法。
Opencv 3.4 的solvepnp中的P3P与EPnp位姿估计算法解析
https://www.cnblogs.com/shang-slam/p/6481344.html 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(...
相机位姿估计3:根据两幅图像的位姿估计结果求某点的世界坐标
关键词:相机位姿估计,单目尺寸<em>测量</em>,环境探知 用途:基于相机的环境<em>测量</em>,SLAM,单目尺寸<em>测量</em> 文章类型:原理说明、Demo展示 @Author:VShawn @Date:2016-11-28 @Lab: CvLab202@CSU 目录 《相机位姿估计0:基本原理之如何解PNP问题》 《相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态》 《相机位姿估计1_1:OpenCV:
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 目录《相机位姿估计0:基本原理之如何解PNP问题》《相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态》《相机位姿估计1_1:OpenCV:solvePnP二次封装与性能测试》《相机位姿估计2:[应用]实时位姿估计与三维重建相机姿态》《相机位姿估计3:根据两幅图像的位姿估计结果求某点的世界坐标》今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理,说...
相机位姿估计
相机位姿估计http://www.cnblogs.com/singlex/p/pose_estimation_0.html相机内外参数的意义1.内参数:由于相机坐标系使用的是毫米制的单位,而图像平面使用的像素为单位。内参数的作用就是在这两个坐标系之间进行线性的变化。相机光轴中心Z轴方向与像平面交点称为投影中心,其坐标为,其单位为像素。在图像平面上像素和毫米之间的关系有:              ...
基于全局最优内点集最大的同步位姿计算和特征匹配算法
每天一分钟,带你读遍机器人顶级会议文章 标题:Globally-Optimal Inlier Set Maximisation for Simultaneous Camera Pose and Feature Correspondence 作者:Dylan Campbell, Lars Petersson,Laurent Kneip and Hongdong Li 来源:ICCV2017...
相机位姿
slam 求解相机的位姿求解核心思想:将有约束的李群问题转换成无约束的李代数问题,然后使用高斯牛顿算法或者LM(列文伯格-马夸尔特法)求解。 人们找了很多以相机位姿为变量的误差函数,比如光度误差,重投影误差,3D几何误差等等,希望使得误差最小,进而求得比较准确的相机位姿。举一个重投影例子:  T∗=min12∑i=0n||ui−1siKTPi||2(1) Pi是3D点,
视觉slam十四讲——求解相机的位姿
前言slam中一个关键问题之一就是求解相机的位姿,人们找了很多以相机位姿为变量的误差函数,比如光度误差,重投影误差,3D几何误差等等,希望使得误差最小,进而求得比较准确的相机位姿。举一个重投影例子: T∗=min12∑i=0n||ui−1siKTPi||2(1)(1)T∗=min12∑i=0n||ui−1siKTPi||2PiPi是3D点, uiui是PiPi对应的像素位置, KK为相机内参矩阵,...
halcon学习笔记——(7)HALCON标定后的二维测量
转自;http://www.cnblogs.com/hanzhaoxin/archive/2013/01/06/2847100.html
SLAM中相机位姿求解(李群李代数)
前言slam中一个关键问题之一就是求解相机的位姿,人们找了很多以相机位姿为变量的误差函数,比如光度误差,重投影误差,3D几何误差等等,希望使得误差最小,进而求得比较准确的相机位姿。举一个重投影例子: T∗=min12∑i=0n||ui−1siKTPi||2(1) T^* = min \frac{1}{2} \sum_{i=0}^n || u_i - \frac{1}{s_i}KTP_i||^2 \
机器视觉单目测量
机器视觉中利用单幅图像进行求解单应性矩阵从而<em>测量</em>图像中长度,基于MATLAB编写
ORB-SLAM2跟踪之估计初始位姿
`Track()`函数首先检测系统是否初始化完成,若完成,则进行下一步工作——估计当前帧的初始位姿。
DMO:使用点线特征的单目直接视觉里程计
跟踪:跟踪过程中深度图与参考帧假设不变。当前帧的位姿由光度观测模型和edge位置观测进行对齐,利用光度误差和线的重投影误差构造最小二乘:其中线重投影误差的不确定度为:方程可用高斯牛顿法解算,扰动量设置为:线方程可以用两个端点表示:Mapping:Mapping过程中位姿假设不变。通过代价函数优化深度:对于没有匹配边缘的像素或边缘上没有匹配边缘的像素,通过最小化SSD误差对立体匹配像素进行彻底搜索。...
用Halcon做三维测量的一些情况
文章原文:Halcon三维<em>测量</em>以及demo 1 Halcon三维<em>测量</em>思路 (1) Halcon三维<em>测量</em>是通过将世界坐标的深度信息转化为二维图像上对应的深度信息,进而通过灰度图像的相应的分割,提取算法进行处理。该算法在大量的点云融合后,空间信息比较复杂的情况无法处理。 (2) 将三维坐标的X,Y,z三个点分别生成三幅图像,通过 xyz_to_object_model_3d 生成3D模型,...
三维重建12:室内三维物体的位姿识别论文列表
四年前的论文列表拿出来,用来怀念一下。 在三维目标位姿识别的通路搭建过程中,使用到了下面列举的论文,其他使用到的方法相关性不是特别强,因此暂时没有列举出来。其中,有些论文没卵用,只是用来灌水的,看一下即可,不用深究。
从四元数变换到四乘四位姿矩阵的程序源代码
编程实现了用四元数表示的位姿矩阵,将其变换到四行四列的位姿矩阵。
手写高斯牛顿法实现3d-2d位姿估计
3d路标坐标:p3d.txt -0.0374123 -0.830816 2.7448 -0.243698 -0.117719 1.5848 -0.627753 0.160186 1.3396 -0.323443 0.104873 1.4266 -0.627221 0.101454 1.3116 0.402045 -0.341821 2.2068 -0.687785 0.0430873 1.29...
《视觉SLAM十四讲精品总结》10.3: 添加g2o优化位姿T
0.3版本的VO就是在0.2的基础上增加了g2o优化:  1、在visual_odometry.cpp中的poseEstimationPNP()函数中,用PNP求出T_c_r_estimated_后,增加了g2o优化,对位姿进行优化。  2、同时增加的还有g2o相关的头文件和源文件:g2o_types.h和g2o_types.cpp visual_odometry.cpp //使用B...
ROS导航中 的位姿描述
在ROSwiki中有urdf文件的写法如下 wiki:Create your own urdf file... 在
salm中相机位姿------
slam中求解相机的位姿思想:将有约束问题转换成无约束问题,(李群转换成对应的李代数问题),然后使用G-N(高斯牛顿)法/LM(列文伯格-马夸尔特)求解。人们找了很多以相机位姿为变量的误差函数,比如光度误差,重投影误差,3D几何误差等等,希望使得误差最小,进而求得比较准确的相机位姿。举一个重投影例子:  T∗=min12∑i=0n||ui−1siKTPi||2(1)
SolvePnPRansac位姿估计算法
PnP位姿估计鲁棒算法的一种,下面是Opencv 接口函数的描述/* max 注释 * 函数功能:用ransac的方式求解PnP问题 * * 参数: * [in] _opoints 参考点在世界坐标系下的点集;float or double * [in] _ipoints 参考点在相机像平面的坐标;float...
相机位姿问题的特征点法求解
https://mp.weixin.qq.com/s/2i5RwW5HxpQVdqQ25AqN1w? 欢迎大家在周日来到泡泡机器人讲堂,本次我们将为大家介绍相机位姿问题的求解,相机位姿估计是指给定若干图像,估计其中相机运动的问题。求解方法通常分特征点法和直接法两种,这也是视觉里程计的两类基本方法。本次主要为大家讲解特征点法。   特征点法的思路,是先从图像当中提取许多特征,然后在图像间进行特...
三维位姿:***图像特征-特征提取-姿态估计
从特征分类到特征提取:常用的图像特征有颜色特征、纹理特征、形状特征、空间关系特征。  并简要介绍位姿估计데一些方法。
特征提取、匹配以及位姿计算(2D-2D)--参考视觉SLAM十四讲7.4
#include &amp;lt;iostream&amp;gt; #include &amp;lt;opencv2/core/core.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;opencv2/features2d/features2d.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;opencv2/highgui/highgui.hpp&amp;gt; #include &amp;lt;opencv2/calib3d/calib3d.hp...
单目摄像机测距(python+opencv)
        我的论文方向目前是使用单目摄像头实现机器人对人的跟随,首先单目摄像头与kinect等深度摄像头最大的区别是无法有效获取深度信息,那就首先从这方面入手,尝试通过图像获取摄像头与人的距离。        在网上看了几天关于摄像头标定和摄像头焦距等原理的文章,然后通过这篇文章真正启发了我:用python和opencv来<em>测量</em>目标到相机的距离  主要的测距的原理是利用相似三角形计算物体到相机...
在ceres中实现ICP优化(仅优化位姿)
一.仅优化位姿 构造类和代价函数: struct ICPCeres { ICPCeres ( Point3f uvw,Point3f xyz ) : _uvw(uvw),_xyz(xyz) {} // 残差的计算 template &amp;lt;typename T&amp;gt; bool operator() ( const T* const c...
摄像头与imu之间的坐标系转换,
https://blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/53704140IMU-Camera 联合标定资料总结https://blog.csdn.net/OKasy/article/details/79864573
视觉几何基础与位姿估计
人类感知外界信息,80%以上通过视觉得到。2015年,微软在ImageNet大赛中,算法识别率首次超越人类,视觉由此成为人工智能为活跃的领域。课程从原理及应用的角度介绍图像和视觉处理的基本知识,课程主要内容包括视觉系统构成,视觉基本知识,低层视觉处理,特征提取与描述,相对位姿估计等内容,以及视觉原理在实际系统中的应用。课程理论、应用与实战结合,便于入门及直接应用。
关于IMU
https://www.zhihu.com/question/36323396 利用陀螺仪 加速度计 (mpu6050)求模块运动路径? 利用mpu6050检测模块运动路径,输出了欧拉角和加速度值,怎么去掉重力加速度,利用旋转矩阵?欧拉角运动Z-Y-X? 用IMU估计轨迹是可行的,但是对于6050来说非常不好,用个好点的IMU吧。看看人家做的: ht
OpenCV基于单目相机的位姿测量
求一个基于单目相机的位姿<em>测量</em>程序。rnDemo要提供一个Logic USB网络摄像头
单目视觉(2):SFM之概述(一)
SFM: Struct From Motion 概述(一) SFM: Struct From Motion 概述(一) 特征提取 特征匹配 矩阵计算 三维重建 参数优化 References 特征提取 特征点是图像中的一些特殊点,具有一些特殊的属性。这样的特征点相对于一些普通的点具有相对较多的信息量。我们可以根据这样的特征点,来描述图像中的关键信息。图像特征主要包括线...
svo: semi-direct visual odometry 半直接视觉里程计 fast角点匹配 光流匹配 单应变换求位姿 直接法求解位姿 高斯均匀分布混合深度滤波
svo: semi-direct visual odometry 半直接视觉里程计 本博文github地址 svo代码注释 SVO代码分析 较细致 svo: semi-direct visual odometry 论文解析 SVO原理解析 SVO 代码笔记 SVO 代码笔记 SVO 代码笔记 SVO代码分析(一)结构 项目主页 ssvo类似代码 一步步完善视觉里程计1——项...
如何形象地理解四元数?
根据我的理解,大多数人用汉密尔顿四元数就只是做三维空间的旋转变换(我反正没见过其他用法)。那么你不用学群论,甚至不用复习线性代数,看我下面的几张图就可以了。 首先,定义一个你需要做的旋转。旋转轴为向量,旋转角度为(右手法则的旋转)。如下图所示: 此图中, 那么与此相对应的四元数(下三行式子都是一个意思,只是不同的表达形式) 这时它的共轭(下三行式子都是一个意思,只是
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我们是很有底线的