本文介绍了计算机视觉领域的6D对象姿态估计任务，并聚焦于HybridPose方法，该方法结合点云几何和图像外观信息进行高精度估计。通过点云特征提取、图像特征提取及卷积神经网络，HybridPose实现了更鲁棒的估计结果。
混合表示下的6D对象姿态估计
在计算机视觉领域，对象姿态估计是一项重要的任务，它涉及确定物体在三维空间中的位置和姿态。最近，一种称为HybridPose的方法被提出，该方法利用混合表示来实现高精度的6D对象姿态估计。本文将介绍HybridPose方法的原理，并提供相应的源代码。
HybridPose方法结合了两种表示方法：基于点云的几何表示和基于图像的外观表示。它利用点云的几何信息来估计物体的姿态，并使用图像的外观信息来提高估计的精度。下面是HybridPose方法的实现代码：
import numpy as np
import cv2
from pyquaternion import Quaternion
def estimate_pose(point_cloud, image)
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