Optimum Fiducials Under Weak Perspective Projection

本文探讨了如何在空间中最佳地布置固定数量的点,以便从未知位置使用弱透视相机观测这些点时能够最准确地估计相机的姿态。重点在于设计三维点阵列,以在任意(但足够远)的位置进行观测时提供最精确的三维位置和方向信息。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

1.研究内容

We investigate how a given fixed number of points should be located inspace so that the pose of a camera viewing them from unknown locations can beestimated with the greatest accuracy.

研究如何将一组给定的点精确映射到以相机视角为坐标的空间中的点

how should we design 3-D point patterns or constellations that bestexploit the volume allocated to them in the sense of providing the most precise3-dimensional location and orientation information when viewed from arbitrary(but sufficiently distant) places to justify the weak perspective assumption?

 

重点关注:recover orientationand translation of known constellations of points viewed by a weak perspectivecamera.这一方面

Applications

In many applications, there is a need to locate and track objects inspace from sequences of images provided by a calibrated camera(标准相机)。

3.关键术语描述

weak perspective approximation

 

orthographic projection

 

true perspective viewing

4.公式

in the world coordinate system 已知一组点坐标 来自于一个相机的观察,

These points may be observed from a camera in any position, and thusthe camera coordinate system,is related to the world coordinate system by anarbitrary rotation R and translation T

因此相机的坐标系统可以依赖自然坐标系,采用R和T的旋转和平移方式。

A point  in thecamera system corresponding to  in the world systemthereby satisfies

In the image planeof the camera.

Under true perspective viewing with acamera having a focal length f , the projection equations are

 


内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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