PNP(Perspective N Points)

原创 已于 2024-01-10 10:28:20 修改 · 694 阅读 · 9 ·
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#人工智能

于 2024-01-09 10:52:03 首次发布
本文介绍了P3P相机姿态估计的数学推导过程，包括PnP算法的应用，以及EPnP算法的原理。同时涵盖了自定义实现和机器人角度转换的基本公式。适合SLAM学习者深入理解这些关键概念。

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[文章阅读] EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object ...
qq_41265365的博客
08-06 2794
CVPR 2022
PNP问题学习笔记1
Zz8474的博客
10-08 3万+
PNP问题简介 PNP(Perspective N Points)问题首先于1981年由Fishler和Bolles提出，类似的问题可以追溯到1841年摄影测量学领域。所谓PNP问题，就是指如下的物体定位问题:假定摄像机为小孔模型且已标定好，摄取一幅在物体坐标系下坐标已知的N个空间点的像，且这N个图像点的坐标已知,确定这N个空间点在摄像机坐标系下的坐标。 文献中对于PNP问题的求解方法一般有两...
位姿估计之PnP算法
feng_float的博客
01-27 2万+
最近实验室学习安排是了解Pnp问题解法，于是就在网上找了各种文章学习，在此进行总结，给我卷！！！ 1.什么是PnP问题？ ​​​​​​PnP(全称Perspective-n-Points)，指3D到2D点对的物体运动定位问题，即已知物体在世界坐标系下的坐标，以及物体在相机的图像平面的像素坐标，求解相机的位姿（六个自由度，位置坐标和三个方向角）。 2.PnP问题的可解性 知道了PnP问题后，就要讨论n在不同取值下的可解性了。 case1： ...
三维到二维的透射变换PnP
杨善锦技术专栏
12-05 508
PnP（Perspective-n-Point）算法是计算机视觉中的一种方法，用于通过二维图像中的点和三维空间中的点之间的对应关系，估计相机的位姿（位置和方向）。它的核心任务是解决一个相机位姿估计问题，即在已知三维点坐标及其在图像平面中的投影点时，求解相机的外参（旋转矩阵  和平移向量 ）。通过PnP算法，三维点和二维图像的匹配关系得以转化为对相机位姿的推断，为许多计算机视觉任务提供了基础支持。根据已知的三维点和对应的二维图像点，反推出  和 。PnP算法的基本原理。常见PnP算法的变体。
视觉里程计3（SLAM十四讲ch7）-PnP
赤豆几维
09-01 3331
PnP 3D2D PnP问题 PnP为 Perspective-n-Point的简称，是求解3D到2D点对的运动的方法:即给出n个3D空间点及其投影位置时，如何求解相机的位姿。 典型的PnP问题求解方式有很多种，例如P3P， 直接线性变换(DLT), EPnP(Efficient PnP), UPnP。还有非线性的Bundle Adjustment. 直接线性变换(DLT) ...
pnp估计相机的姿态
天才樱木
10-19 9058
上一节我们使用张正友相机标定法获得了相机内参，这一节我们使用 PnP (Perspective-n-Point)算法估计相机初始姿态并更新之。推荐3篇我学习的博客：【姿态估计】Pose estimation algorithm 之 Robust Planar Pose (RPP)algorithm，POSIT算法的原理--opencv 3D姿态估计，三维姿态：关于solvePnP与cvPOSI
PnP算法详解
qq_656236576的博客
04-29 1654
PnP算法详解
PnP算法初步
lqm1094583745的博客
08-28 2863
PnP(Perspective-n-Point)是求解3D到2D点的对应方法。它描述了当知道n个3D空间点及其位置，如何估计相机的位姿。如果两张图像中的一张特征点3D位置已知，那么至少需要3个点对(以及至少一个额外验证点验证结果)就可以计算相机的运动。PnP的应用范围很广比如两阶段法的6D姿态估计以及视觉SLAM等等。特征点的3D位置可以由三角化或者RGB-D相机的深度图确定，当然还有其他方法。...
3D-2D：PnP算法原理
热门推荐
Mr.Andy的博客
05-02 5万+
PnP算法原理1.问题背景—— 什么是PnP问题 ？2.PnP问题的求解方法2.1 P3P2.1.1 算法的实际理解2.1.2 算法的数学推导2.1.3 算法的缺陷2.2 直接线性变换(DLT) 根据高博士的《视觉SLAM十四讲》内容和相关博客的内容，对PnP问题有了一点点新的理解。再次记录一下。 参考博客： http://www.cnblogs.com/singlex/p/pose_estima...
运用PnP(Perspective-n-Point)算法进行三维位姿解算。
03-19
Perspective-n-Point（PnP）算法的目标是通过已知的$n$组3D-2D点对应关系，求解相机坐标系相对于物体坐标系的旋转矩阵$R$和平移向量$t$。其数学模型可表示为： $$ s \cdot \begin{bmatrix} u \\ v \\ 1 \end{bmatrix...
EPnP_matlab.rar_EPnP_MATLAB实现pnp_PnP求解_pnp算法matlab_用Matlab做pnp
07-15
EPnP算法是一种解决PnP（Pose from N Points）问题的方法，即从n个3D点及其在2D图像平面上的对应投影点来估计相机的三维姿态。在计算机视觉领域，这是一个基本且重要的任务，广泛应用于机器人导航、增强现实、3D重建...
一文详解PnP算法原理
qq_29462849的博客
10-18 1万+
PnP(Perspective-n-Point)问题的几何结构如图1所示，给定3D点的坐标、对应2D点坐标以及内参矩阵，求解相机的位姿。数学语言描述如下：图1.PnP几何结构1.直接线性变...
提升优快云文章在AI大模型的RAG搜索中引用率的综合策略分析,以“微学AI“为例
微学AI的博客
08-01 202
随着大型语言模型（LLM）与检索增强生成RAG技术的普及，AI驱动的搜索与问答正在成为获取技术信息的核心渠道。对于像“微学AI”这样的优快云技术博主而言，其文章能否被这些AI系统有效检索和引用，直接关系到其知识传播的广度、个人品牌的影响力以及潜在的技术领导力。本报告深入剖析了RAG系统的工作原理，并结合传统的搜索引擎优化（SEO）与新兴的AI内容优化策略，为优快云博主提出一套系统性的、可操作的优化方案。报告的核心观点是，创作者需要从“为人类读者写作”进化到“为人类与AI双重读者写作”.
AI算法实现解析-C++实例
keny-大成的博客
07-29 2164
本文摘要： 本文汇总了基于C++实现的多种AI/机器学习技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。主要内容包括： 计算机视觉： 目标检测（YOLOv3/YOLO Tiny） 人脸识别（OpenCV Haar级联/OpenFace） 图像风格迁移（OpenCV DNN模块） 特征匹配（SIFT/Lucas-Kanade光流） 自然语言处理： 文本分类（朴素贝叶斯/TF-IDF） 语言模型（N-gram/Word2Vec） 文本生成（LSTM/GRU） 情感分析（FastText/深度学习） 强化学习
【YOLO系列】YOLOv11详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
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一碗白开水一
08-01 1010
YOLOv11在目标检测领域实现重大突破，通过动态骨干网络(Dyna-Backbone)和FPN++架构，在保持高帧率(≥60FPS)的同时提升小目标检测精度(AP_S提升5.6%)。创新采用CIoU++损失函数和类别平衡Focal Loss，结合Mosaic-Plus数据增强，参数量减少18%至6.5M。实验显示，该模型在COCO数据集上实现更高mAP，特别适合移动端部署，Jetson Xavier平台能耗比优化至3.2W·ms⁻¹，支持目标检测、实例分割等多任务场景。关键创新包括动态深度调整和双向特征金
AI崛起后，对使用AI的一些小思考
2303_81991798的博客
07-29 1064
AI编程工具的快速发展极大降低了技术门槛，使普通用户也能轻松制作静态网页等项目。然而，真正的技术壁垒在于后端开发、SEO优化等专业领域。开发者需从用户需求出发，关注解决实际痛点而非技术本身。在变现方面，需设计符合用户心理的定价策略，如免费增值模式和小额支付。面对大厂竞争，应通过优化体验、建立品牌等方式提升用户粘性。AI时代，创意和服务能力比技术实现更重要。
TDengine 中 TDgpt 异常检测的数据密度算法
TDengine(老段）专注时序数据库领域
07-29 533
Local Outlier Factor(LOF)，局部离群因子/局部异常因子，是 Breunig 在 2000 年提出的一种基于密度的局部离群点检测算法，该方法适用于不同类簇密度分散情况迥异的数据。根据数据点周围的数据密集情况，首先计算每个数据点的局部可达密度，然后通过局部可达密度进一步计算得到每个数据点的一个离群因子。该离群因子即标识了一个数据点的离群程度，因子值越大，表示离群程度越高，因子值越小，表示离群程度越低。最后，输出离群程度最大的。后续待添加基于数据挖掘检测算法。第三方异常检测算法库。
Whisper 语音识别 使用笔记
jacke121的专栏
07-30 423
WhisperProcessor 语音转文字 使用笔记
PyTorch API
weixin_62726761的博客
07-30 356
PyTorch API 是，它允许开发者用 Python 或 C++ 编写深度学习程序，涵盖了从张量操作、自动求导，到构建神经网络、优化训练、加载数据等完整的机器学习/深度学习流程。
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