LM算法求单应矩阵

最新推荐文章于 2022-10-25 17:18:28 发布

原创最新推荐文章于 2022-10-25 17:18:28 发布 · 775 阅读

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本文详细介绍了Vim编辑器的高级特性和使用技巧，包括 Vim 的安装、基本操作、插入模式、命令模式、可视模式的切换，以及一些实用的插件配置和快捷键设置。通过学习，读者可以提升在Vim中的编辑效率，更好地进行代码编写和文件管理。

https://www.zybuluo.com/lancelot-vim/note/466445

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ceres之LM算法

xiechaoyi123的博客

06-20

5597

Ceres作为一个优化算法库，在许多领域中有着至关重要的作用，比如slam系统中的优化问题-集束调整BA，就可以通过Ceres去实现，官方文档地址：http://ceres-solver.org/nnls_tutorial.html#bundle-adjustment 本文主要是解析ceres中的LM算法过程，参考代码地址： https://github.com/ceres-solver/ceres-solver/tree/master/internal/ceres 一、主要流程先贴个图，L.

ceres优化单应性矩阵

qq_43702097的博客

08-16

1406

#include<opencv2/opencv.hpp> #include<iostream> #include<opencv2/xfeatures2d.hpp> #include<vector> #include <ceres/ceres.h> #include <Eigen/Core> #include <Eigen/Dense> #include <glog/logging.h> #include<o

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根据两张图片中的特征点对，求解出其单应矩阵或者变换矩阵多几何视图

11-09

根据两张图片（经过变换的）中的特征点对，求解出其单应矩阵（或者变换矩阵）--多视图几何！---基于Opencv的C++源码

linux vim编辑矩阵乘,LM算法计算单应矩阵

weixin_42505102的博客

05-12

481

LM算法计算单应矩阵slam单应矩阵单应矩阵的定义什么是单应矩阵呢？其实简单来说，就是两个图像之间的变换矩阵。什么意思呢，可以考虑这样一个情形：你有一个相机，拍摄一个建筑物，首先在某一个视角拍了一张，然后又走到另一个角度再拍一张，这样你就得到了对同一个场景进行拍摄的两张不同的图像，容易理解的是，既然是刻画同一个场景，那么这两图之间必然存在着一定的联系(映射)，这个联系如果用一个矩阵来刻画，那么得到...

Levenberg-Marquardt算法求解单应性矩阵

wubobupt2的博客

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LM算法求解单应性矩阵

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03-17

张氏方法实现相机标定的过程中应用到的单应矩阵内容

SLAM 学习笔记本质矩阵E、基础矩阵F、单应矩阵H的推导

浪浪山已在身后

11-25

2384

因为在剖析单目初始化的过程中，需要用到基础矩阵F和单应矩阵H，所以想从基础上推导一下，但是发现几何推导自己没太理解，而且比较抽象，不方便从理论出发落实到实际代码，但是又不想浪费这一过程的总结，于是自己另外开了个篇章来记录自己的思考和理解。这里是继承了ORB-SLAM3 学习笔记单目初始化过程剖析3 TrackMonocular-＞GrabImageMonocular-＞Track的《2-2-1 对极约束》部分的，有了极限约束，我们尝试用数学公式描述极点、极线和极平面之间的关系。 T是平移矩阵部分，是从点

LM算法求单应性矩阵代码

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http://www.sohu.com/a/223594989_100007727 前面文章《从零开始学习「张氏相机标定法」（一）成像几何模型》中我们已经得到了像素坐标系和世界坐标系下的坐标映射关系：其中，u、v表示像素坐标系中的坐标，s表示尺度因子，fx、fy、u0、v0、γ（由于制造误差产生的两个坐标轴偏斜参数，通常很小）表示5个相机内参，R,t表示相机外参，Xw、Yw、Zw（假设标...

关于单应性矩阵的理解：Homography matrix for dummies

zinnc的专栏

08-25

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尽量写的通俗一点，因为从某种程度上讲，本人也是dummy..... 1. 先说homogeneous coordinate，齐次坐标一幅2D图像上的非齐次坐标为(x,y)，而齐次坐标为(x,y,1)，也可以写成(x/z,y/z,1)或(x,y,z)。齐次坐标有很多好处，比如可以很清楚的确定一个点在不在直线上： T(x)*I=0,这里T表示转置；还可以描述无穷远点：(x,y,0)

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一、回顾上两篇文章的内容二、标定方法分类三、张氏标定法 1.棋盘 2.用棋盘1）.单应性变换 2）.单应性在计算机视觉中的应用 3）.如何估计单应矩阵?

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MyArrow的专栏

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1. 对极几何两个相机在不同位置(实际要求光心位置不同即可)拍摄两张图，这个模型就是对极几何，如下图(摘自《计算机视觉中的多视图几何》)：两摄像机光心分别是C和C'，图像平面是两白色的平面，空间中某一个点X在两张图的投影点分别是x和x'。这样的模型就是对极几何，空间点和两光心组成的平面叫做对极平面。简言之，不同视点拍摄的两个场景满足对极几何关系。 2. 单应矩阵(Ho

四点求解单应性矩阵

hudaliquan的专栏

08-04

2万+

网上有很多关于单应性矩阵的求解方法，但都没有说明怎样用四点求解单应性矩阵或者源码详细说明很少。这里说说自己的理解。首先贴出matlab代码function H = solveHomo(pts1,pts2) % 返回值 H 是一个3*3的矩阵 % pts1 和 pts2是2*4的坐标矩阵对应特征点的(x,y)坐标 n = size(pts1,2); A = zeros(2*n,9); A

特征点匹配——使用基础矩阵、单应性矩阵的RANSAC算法去除误匹配点对

lhanchao的博客

10-18

4万+

不管是我在之前的博文中提到的SIFT、ORB等算法，其实真正匹配的结果都不会特别好，一旦视角上的变化比较大或者出现之前图像中没有出现的区域，就很容易产生误匹配。但是在实际应用中这些误匹配的点并没有对最终的匹配结果造成很大的影响，这是因为一般在进行匹配以后，都进行了去除误匹配点对的操作，这篇博文主要介绍的就是一种比较有名的RANSAC算法。那么，首先来看一下这个算法。一、RANSAC算法介绍RAN

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Pengcode的博客

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前言 LM方法是适用于求解方程最小值的一种方法，在非线性优化的框架中，优化方法分为Line Search 和 Trust Region，也就是线搜索和信任域方法，它们是两种不同性质的方法。不同之处: LIne Search:不管当前迭代点X(k)到最优解X*之间的路径，每次迭代X(k)得到X(k+1),都是使用该点的反向梯度方向进行值得寻找，这就导致了这样一种可能得问题：‘在靠近X*的时候，X(k)反复震荡，不容易收敛。这种情况特别是会发生在固定迭代步长的时候，Eg:对于求解f(x)=x^2的最优解

Levenberg-Marquardt(LM算法)

Ontheway的博客

03-30

7万+

转自: 翠翠的博客什么是最优化，可分为几大类？答：Levenberg-Marquardt算法是最优化算法中的一种。最优化是寻找使得函数值最小的参数向量。它的应用领域非常广泛，如：经济学、管理优化、网络分析、最优设计、机械或电子设计等等。根据求导数的方法，可分为2大类。第一类，若f具有解析函数形式，知道x后求导数速度快。第二类，使用数值差分来求导数。根据使用模型不同

用深度学习计算单应性矩阵

OpenCV中文网

01-26

2157

https://github.com/alexhagiopol/deep_homography_estimation Compute homographies with deep networks instead of feature matching and RANSAC. We present a deep convolutional neural network for estima