关于Epnp算法

最新推荐文章于 2025-06-24 10:13:10 发布
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大多数非迭代PnP算法先求解特征点深度获3D坐标，而EPnP算法将世界坐标系3D坐标表示为一组虚拟控制点加权和。一般情形下，要求4个控制点且不共面，其在摄像头参考坐标系下坐标未知，若能求解该坐标，便可计算摄像头位姿。

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大多数非迭代的PnP算法会首先求解特征点的深度，以获得特征点在相机坐标系中的3D坐标，而EPnP算法将世界坐标系中的3D坐标表示为一组虚拟的控制点的加权和。对于一般情形，EPnP算法要求控制点的数目为4，且这4个控制点不能共面。因为摄像头的外参未知，这四个控制点在摄像头参考坐标系下的坐标是未知的。而如果能求解出这四个控制点在摄像头参考坐标系下的坐标，我们就可以计算出摄像头的位姿。

原文：https://blog.youkuaiyun.com/jessecw79/article/details/82945918

深入EPnP算法
我就是Jesse
10-05 4万+
深入EPnP算法 本文是Jesse Chen的原创文章。 PnP问题是研究如何从3D-2D匹配对中求解摄像头位姿， EPnP算法是一种非迭代的PnP算法。本文作者用baidu搜索了“EPnP算法”时，能找到的中文介绍不多，因此贴出这篇文章，希望能给大家带来自己对EPnP算法的深入理解。有问题的同学，可以联系754971421@qq.com讨论。 Markdown和扩展Markdown简洁的语...
EPnP_Eigen:用Eigen实现EPnP算法
05-11
在计算机视觉领域，EPnP算法是解决单应性矩阵H和相机姿态估计的重要工具，特别是在结构光、SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）和增强现实等应用中。本项目"EPnP_Eigen"是基于流行的C++矩阵库Eigen实现了...
EPnP 算法 1
sinoai
05-07 3581
PnP 问题 2 void PnPsolver::compute_A_and_b_gauss_newton(const double *l_6x10, const double *rho, double betas[4], CvMat *A, CvMat *b) { for (int i = 0; i < 6; i++) { const double *rowL = l_6x10 + i * 10; double *rowA = A->data.db +
EPNP算法详解：摄像机外参数标定与位姿估计
最新发布
weixin_42327217的博客
06-24 941
EPNP算法是针对解决摄像机位姿估计算法中的Perspective-n-Point（PnP）问题而提出的，旨在提供一种既快速又准确的解决方案。该算法在传统PnP问题解决方法的基础上，引入了新的优化技术和数学模型，显著提高了计算效率，同时保持了较高的准确度。与传统的PnP算法如DLT（Direct Linear Transform）和LHM（Levenberg-Marquardt）等相比，EPNP算法的一大创新之处在于它通过几何约束和迭代方法的结合，减少了计算中的未知量数量，从而降低了算法的复杂度。
EPNP算法详解
whao2111的博客
03-26 3412
PNP（Perspective-n-Point）问题又称n点透视问题，它是根据摄影测量原理反算图像拍摄时的相机位姿（包括相机位置和方向），主要手段是通过选定图像与物理对象之间对应的特征点，在给定相机内参的条件下反算相机位姿，目前主要的求解方法有3对点估计位姿的P3P、直接线性变换（DLT）、EPNP、UPnP等等，其中P3P和EPNP在OpenCV中直接提供了相关函数。最近的研究内容，需要涉及到相机位姿的计算，然后看网上的资料大多是关于P3P的较多，而对于EPNP的较少，且讲的多为笼统，不利于小白学习。
ORB-SLAM（十一）EPnP
weixin_34218579的博客
02-28 654
EPnP在ORB-SLAM中主要用于Tracking线程中的重定位Relocalization模块，需要通过当前关键帧Bow与候选帧匹配上的3D地图点，迅速建立当前相机的初始姿态。 PnP问题解决了已知世界参考系下地图点以及相机参考系下投影点位置时3D-2D相机位姿估计问题，不需要使用对极约束（存在初始化，纯旋转和尺度问题，且一般需要8对点），可以在较少的匹配点（最少3对点，P3P方法）中获得较...
EPnP算法
yangpan011的博客
10-09 2472
EPnP算法   原文见附件：https://www.cnblogs.com/jian-li/p/5689122.html 复制后公式都看不清了。   相机坐标系用FcFc，世界坐标系用FwFw表示，任何一点可以用四个控制点pwipiw表示   pwi=∑j=14αijcwj,with∑j=14αij=1(1)(1)piw=∑j=14αijcjw,with∑j=14αij=1 对...
epnp.rar_EPnP_EPnP算法
09-23
在这个"epnp.rar"压缩包中，包含了EPnP算法的C++实现，对于研究或应用这一算法的研究人员来说，是一个宝贵的资源。 EPnP算法的核心在于求解相机的外参，即旋转矩阵R和平移向量t。在标准的PnP问题中，我们已知n个三...
EPNP.zip_EPnP算法_EPnP算法流程_Epnp姿态估计_epnp matlab_姿态估计
07-13
很有用的EPNP算法，可以很容易的对位置姿态进行估计与测量
IEPnP：一种基于EPnP的相机位姿迭代估计算法
01-27
近年来, EPnP算法作为一种相机位姿估计的解析算法, 因其较低的计算复杂度而得到广泛的关注, 但该算法对图像噪声的稳健性不强。提出了一种基于EPnP算法的迭代算法, 即IEPnP算法。IEPnP算法保留了EPnP算法的主要思想, ...
EPnP- An Accurate O(n) Solution to the PnP Problem.pdf
08-08
EPnP- An Accurate O(n) Solution to the PnP Problem.pdf
EPNP根据像素坐标求解实际三维世界坐标python实现
06-29
EPNP根据像素坐标求解实际三维世界坐标python实现
EPnP阅读笔记 .pdf
11-17
EPnP阅读笔记 .pdf
摄像机外参数标定（位姿估计 pose estimation）的经典文章和代码 EPNP
07-03
摄像机外参数标定（位姿估计 pose estimation）的经典文章和代码 EPNP
EPnP 算法 2
sinoai
05-13 673
欢迎访问我的博客首页。 EPnP 算法 25.1 数学期望与协方差矩阵5.2 三维坐标的协方差矩阵5.3 透视投影与正交投影5.4 范数 5.1 数学期望与协方差矩阵   设 Z 是离散型随机变量 X, Y 的函数 Z = g(X, Y)（g 是连续函数），那么，Z 是一个一维随机变量。假设离散型随机变量 (X, Y) 的分布律为 P{X=xi,Y=yi}=pijP\{X = x_i, Y = y_i\} = p_{ij}P{X=xi​,Y=yi​}=pij​，i，j = 1, 2, …。则有 E(Z.
EPnP算法学习笔记
dawuga的博客
06-28 1359
1.Overview 1.1 算法输入： 2D-3D关联点对，具体数据结构形式如下所示： pair<p2d,p3d> pair<p2d, p3d>pair<p2d,p3d> 1.2 算法输出： 旋转矩阵R（3x3），平移向量T(3x1)，旋转矩阵R表示当前坐标系与目标坐标系之间的旋转，平移向量T表示当前坐标系与目标坐标系之间的平移。在下文中称当前坐标系为世界坐标系，称坐标系为相机坐标系。 2. 符号说明 n个3D点在世界坐标系中的坐标，其坐标形式为非齐次坐标 piw=
位姿估计之EPnP算法学习笔记
weixin_38495031的博客
04-21 4796
首先给出<视觉slam十四讲>中是如何定义PnP: PnP(Perspective-n-point )是求解3D到2D点对运动的方法。它描述了当我们知道n个3D空间点以及它们的投影位置时，如何估计相机所在的位姿。 **这里有两个概念比较重要： 1.3D空间点：指的是物体在世界坐标系下的坐标。 2.投影位置： 指的是物体在图像坐标系下的坐标。** 举一个例子：在空间中有一个立方体（8个顶...
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