OpenCV实时目标检测算法 Real_time_pose 解读

最新推荐文章于 2022-11-18 10:17:32 发布
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#real_time_pose #PnP_detection #PnP_registration #pose estimation #Linear Kalman Filter

本文档详细解读了使用OpenCV进行实时目标检测的原理，涉及Real time pose estimation of a textured object。主要步骤包括：提取ORB特征，使用Trumbore交点算法计算3D坐标，通过solvePnPRansac求解旋转和平移，结合卡尔曼滤波器优化位姿估计。着重介绍了Model_registration和Model_detection类，以及解决平面物体检测的PnP问题和线性卡尔曼滤波器的应用。

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（把看的内容及时记录下来，真的可以帮助理清思路。虽然花费的时间比之前久了，但是相信慢慢习惯了就好了）
OpenCV的源码还是很友好的
借助这个例子，把之前综述里面看到的跟踪、位姿估计等内容全部都连成了一条线，理顺了！开心！

  1. Model registration类
    仅适用于缺少待配准对象的3D带纹理的模型的情况。可以使用这个项目创建自己的带纹理的3D模型，本项目仅对平面对象起作用。
    这个应用需要有对象的输入图片和它的3D纹理。
    首先从输入图片中提取ORB特征和描述符，然后使用trumbore_intersection_algorithm，将沿着上述算法得到的方向的网格来计算发现的特征的3D坐标。最后，这些3D点和描述符将存在一个文件中，不同列。
  2. Model_detection类
    基于3D带纹理模型，实时估计其位姿。
    从场景中，可以检测和提取到ORB特征和描述符。然后在model and scene描述符之间来寻找匹配。再根据寻找到的匹配，使用solvePnPRansac函数来求解相机的旋转矩阵和平移向量
    最后，使用一个卡尔曼过滤器来去除较差的位姿。
  3. 针对detection可执行文件的相关知识点进行解释
  4. Read 3D textured object model. 使用Model类中的load函数，从给定路径获取对应的内容，其内容包括：3D点以及其对应的描述符。其中yaml文件中有两列，一列为"points_3d"，另一列为"descriptors"，将读取到的值直接存入对应的成员变量中list_points3d_in和descriptors_。其中，Model类中有下述几个私有的成员变量
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