ceres Bundle adjustment

最新推荐文章于 2025-04-28 09:13:21 发布
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博客主要围绕求解相机观测方程的梯度展开，目的是为关于空间点P和相机位姿的优化提供方向，属于信息技术领域中计算机视觉相关内容。
就是为了求解相机观测方程关于空间点P和相机位姿的梯度，提供优化的方向
Ceres计算Bundle Adjustment
nuc_baixu的博客
11-25 698
Bundle Adjustment，中文名称是光束法平差,经典的BA目的是优化相机的pose和landmark，其在SfM和SLAM 领域中扮演者重要角色。开发Ceres的主要原因之一是需要解决大规模的Bundle Adjustment. 目前bundle adjustment 优化框架最为代表的是ceres solver和g2o ，据说ceres的命名是天文学家Piazzi闲暇无事的时候观测一颗没有观测到的星星,最后用least squares算出了这个小行星的轨道,故将这个小行星命名为ceres。
ceres快速教材及学习笔记（四）bundl adjustment，《视觉slam十四讲》第十讲ceres例子
认真的虎的博客
03-31 2207
0. 前言 本文是根据ceres官方教程内容ceres-solver官方教程链接，再结合自己理解的一个ceres快速学习笔记。 在博文ceres快速教材及学习笔记（一）hello,world!中，我们学习了 最小二乘问题数学模型； 弄清楚了各个参数的意义； 利用学习的最小二乘问题数学模型和ceres解决了一个最简单的最小二乘问题； 在博文ceres快速教材及学习笔记（二）曲线拟合，稍复杂的例子...
ceres实现针孔相机bundle adjustment
沧海一帆的专栏
03-13 1965
参考ceres的tutorial http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html#bundle-adjustment 实现针孔相机bundle adjustment 主要工作如下： （1）生成理想观测数据 （2）将生成理想的数据作为BD的输入源 （3）将投影模型改为无畸变的针孔模型 #include <ros/ros.h> #include &lt...
非线性优化库Ceres学习笔记8（Bundle Adjustment）
JunJun
04-25 2190
开发Ceres的主要原因之一是我们需要解决大规模的Bundle Adjustment，简称BA。 给定一组测量的图像特征和对应关系，Bundle Adjustment的目标是找到使重投影误差最小的3D点位置和相机参数。这个优化问题通常被描述为非线性最小二乘法问题，要最小化的目标函数即为测得图像中特征点位置和相机成像平面上的对应的投影之间的差的平方。Ceres例程使用了BAL数据集 。 第一步是...
SLAM专题（10）- 最小化重投影误差与Bundle Adjustment （BA）
01-07
在SFM（structure from motion）的计算中BA（Bundle Adjustment）作为最后一步优化具有很重要的作用，在近几年兴起的基于图的SLAM（simultaneous localization and mapping）算法里面使用了图优化替代了原来的滤波器...
Ceres Solver 官方教程学习笔记（五）——光束法平差Bundle Adjustment
小政哥的私房博客
03-27 9495
本文主要根据Ceres官方教程翻译的来。 开发Ceres库的一个重要出发点就是计算光束法平差Bundle Adjustment，简称BA。 关于光束法平差的原理可以参考这篇博客《Bundle Adjustment简述》 现简单的概况如下： 空间中一个点在成像平面的坐标系中投影成一个像素。这个投影称为初次投影。如果我们有多个相机，可以根据空间中同一点在不同相机中的投影（即像素坐标）来反...
Ceres Solver实战：Bundle Adjustment优化从入门到精通
GeekDongHuang的博客
04-28 1800
在三维重建和SLAM（同时定位与地图构建）领域，Bundle Adjustment（BA）扮演着核心角色。在三维重建中，它能精确地恢复场景的三维结构和相机的参数；在SLAM里，有助于机器人或设备准确地定位自身并构建周围环境的地图。BA的核心原理是通过优化相机的内参、外参以及三维点的位置，来最小化重投影误差。重投影误差指的是三维空间中的点投影到图像平面上的位置与实际观测到的位置之间的差异。具体来说，我们有一系列的三维点 PiP_iPi​ 和对应的相机位姿 Rj,tjR_j, t_jRj​,tj​ 以及相机内参
Ceres简介及示例（5）Bundle Adjustment
热爱生活，忠于自己
04-02 1494
第一步通常是定义一个模板化的仿函数来计算重投影误差/残差。仿函数的结构类似于ExponentialResidual，因为每个图像观测都有一个该对象的实例。相机内参模型有焦距f和畸变参数k1、k2给出，这里将fx和fy等同起来，另外模型中没有cx和cy，因为存储数据中已经去掉，计算不参与。BAL数据在投影时假设投影平面在相机光心之后，与假设的小孔成像模型投影平面在相机光心之前相反，因此需要在投影之后乘以系数-1。BAL问题中的每个残差都依赖于一个三维点和九个相机参数。
Bundle Adjustment——光束平差法
Micheal_w的专栏
10-30 3500
光束平差法及其相关问题理解与记录。
用与middlebury数据集相同的方法，利用3D点投影优化相机参数的SBA程序，使用ceres库.zip
12-29
用与middlebury数据集相同的方法，利用3D点投影优化相机参数的SBA程序，使用ceres库.zip
【SLAM】Ceres优化库官方实例详细解析（SLAM相关问题）
Yngz_Miao的博客
07-13 1万+
在ceres-solver官方教程中提供了三个SLAM相关的优化问题，分别为：bundle_adjuster、pose_graph_2d、pose_graph_3d。本文就这三个问题进行拆解和分析。在阅读本文之前，你需要确保已经知晓了Ceres的基础用法，这部分可以参考文章：【SLAM】Ceres优化库超详细解析。（BA、光束平差）问题是视觉SLAM中最基础最常用的优化方法和思路。给定一组测量的图像特征位置和对应关系，光束平差的目标是优化3D空间点和相机参数来最小化重投影误差。这个优化问题通常是被定义为一个
Ceres-Solver学习---(1)
鬼技的博客
04-28 735
示例：单像空间后方交会 通过上面两个示例大致应该熟悉了Ceres库的使用方式，下面我们编写一个求解摄影测量学里面最基础的一个问题，也就是单张像片的空间后方交会程序。学过《摄影测量学》的人肯定知道，后方交会的求解过程，是非常的麻烦，需要将共线方程求偏导数线性化，然后迭代计算外方位元素。 首先给出共线方程： 式中：x0、y0和f为内方位元素，一般为已知量，abc为旋转矩阵，使用φωk{\varphi...
ceres实现鱼眼相机模型bundle adjustment
沧海一帆的专栏
03-14 1439
本文主要工作： （１）投影模型改为鱼眼相机畸变模型 （２）具有数学公式计算的template类的coding #include<iostream> #include<eigen3/Eigen/Core> #include<eigen3/Eigen/Geometry> #include <opencv2/opencv.hpp> #include &lt...
OpenCV实现SfM（四）：Bundle Adjustment
热门推荐
aipiano
09-04 3万+
使用Ceres Solver实现三维重建中的Bundle Adjustment.
Ceres-Solver库入门
weixin_33991418的博客
11-18 484
示例1：求极值 首先我们以Ceres库官网中的Hello World例子来进行说明。这里例子的目的是为了计算方程取得最小值时x的值。从这个方程很容易看出来当x=10时，f(x)取得最小值0。这个方程虽然没有什么实际意义，但是为了演示Ceres库还是很不错的例子。 1、编写一个g(x)=10-x的残差方程。代码如下：structCostFunctor { template <type...
sparse bundle adjustment（sba） 摄影测量光束法平差程序库------程序库简介
hang_zhang的专栏
06-18 5171
从解析法摄影
Ceres solver中几种常用算法介绍
stereohomology
01-26 1万+
http://homes.cs.washington.edu/~sagarwal/ceres-solver/stable/solving.html Solving Introduction Effective use of Ceres requires some familiarity with the basic components of a nonlinear leas
SLAM14讲之ch10: Ceres求解BA
GeneralShark
09-20 2219
说明 本文整理了几个对SLAM14讲ch10ceres求解BA的理解，由于原文格式看得很累，故转载在此。原文链接 1. 前言 g2o是根据边来保存每一个代价函数，它是在边类中构造误差函数，构造边的时候，会设置顶点、测量值、协方差矩阵等。 而在ceres中，用problem类型来构造最终的目标函数。 先是使用AddResidualBlock来添加代价函数，代价函数和核函数等构造成目标函数。 在cer...
Bundle Adjustment是什么
最新发布
07-31
以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用Ceres Solver库来实现Bundle Adjustment。Ceres Solver是一个开源的非线性优化库，特别适合处理像BA这样的大规模优化问题。 ```cpp #include <ceres/ceres.h> #include ...
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