weixin_43384504的博客

iss 也是一种点云的特征点，其主要是依赖周边的领域而设置的；本文将结合 pcl 的源码 来说明。先计算 领域的协方差矩阵 Iss 论文涉及到了 权重 但是pcl 中没有哦。 for (int n_idx = 0; n_idx < n_neighbors; n_idx++) { const PointInT& n_point = (*input_).points[nn_indices[n_idx]]; double neigh_point[3]; me

为什么写这个，因为面试官问到了，但是由于我好长时间没看这一块了，忘了具体的原理了（没错，我就是健忘），现在回学校了，有时间再把这个基础概念来理解一下。harris2D讲这一块知识的 有很多 博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41598072/article/details/83651629这里关于实对称矩阵M 有个重要的参数 梯度（水平和竖直） Mat dx, dy; Sobel(src, dx, CV_32F, 1, 0, kSize, scale, 0); .

参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/u011574296/article/details/73826420

https://blog.youkuaiyun.com/a6333230/article/details/88245102

问题阐述：可以同时对三维点和相机姿态进行非线性优化。场景是：给定空间三维点的坐标，和相机的一些，参数，这些参数都是初始值，还有一些观察点。通过重投影误差来优化，相机的参数加三维点坐标。什么叫做无约束？非线性在哪？最优解就是局部最优解，怎么求解？将Hessian矩阵替换成了，雅各比矩阵的形式。在下面就是增量规方程的求解了。...

什么是PnP问题？已知量是空间点的真实坐标和图像坐标，未知量（求解量）是相机的位姿。求解相机内外参数。首先介绍DLT（直接线性变换法） 要求的就是T,将T的每一行分别写成r1,r2,r3,经变换得到下式 12个未知数，需要6对3D-2D的点。 QR分解，求得KRt 为什么需要QR分解呢？（网上摘得一个csdn博主的）还有p3...

主要可以分为主动式和被动式还有RGB-D相机。主动的包括结构光/tof，被动的包括单目/双目。我今天主要想理单目和双目的东西！单目可以包括离线重建的算法，也就是常见的基于运动结构回复的方法，经典的是sfm算法，我还没有仔细研究，还有一种在线重建算法！然后就是双目的或者说多目的，主要包含一些全局匹配+局部匹配的一些算法！由于我目前了解的不多！暂时就这样。...

看自刘国庆的演讲，做简单的总结。（没有ppt,全靠截图）kinect的结构 一个彩色相机（1920*1080） 一个深度相机（一个灰度相机512*414可以感知红外光+红外发射）这里提出了几个问题：图像畸变（来源自相机自身性质，透镜畸变）-----标定深度图像深度值是否正确？需要深度校准------校准图像配准？怎么区获取两个不同的分辨率的图的配准----配准按照标...

三角量测法！投影矩阵（可以通过标定获得 matlab标定 RT +K）它是3*4的矩阵 ，图中都写成了齐次坐标的形式！这边的公式得说一下，不然看不清楚；第一个就是 三维坐标 通过投影矩阵 投影到图像坐标的过程；第二个就是叉乘左边=0；第三个公式有点不明不白的，其实是第一个公式把他拆下来。Pi3X=1,把这个替代一下就明白了！最后处理的方式同上...

代码1（判断相机姿态是否正确，方法是计算三维点在两个相机中的坐标，要求其z坐标大于0）bool is_correct_pose (math::Matrix3d const &R1, math::Vec3d const & t1 ,math::Matrix3d const &R2, math::Vec3d const &amp...

本征矩阵E1.E的性质相比基础矩阵F，它是对称的，所以少了2个自由度。并且奇异值相等。2.相机姿态的恢复求解的4个姿态只有第一个是对的，即 点在相机的深度都是大于0的。3.判断正确的姿态这张图中，求解相机在世界坐标系的位置和朝向都是之前的知识，至于利用相机姿态和匹配点进行三角化得到三维点P是下一节的知识。判断条件一个是利用夹角，还有就是还原P点在相...

int main(int argc, char *argv[]){ /** 加载归一化后的匹配对 */ sfm::Correspondences2D2D corr_all; std::ifstream in("./examples/task2/correspondences.txt"); assert(in.is_open()); std::st...

这里还要考虑线性拟合的使用范围，如果目标点中含有外点，那么采取直线拟合的方式将不在合适。所以采用RANSAC的方法继续！（RANSAC的原理不在解释）...

本小节任务是 实现 直接线性变换法奇异值约束。FundamentalMatrix fundamental_8_point (math::Matrix<double, 3, 8> const& points1 , math::Matrix<double, 3, 8> const& points2 ...

2D-2D 对极几何-约束 怎么直观的理解对极约束的两个公式呢？可以理解为Fx1 为图像右边的极线 （过x2）。左边的公式的x1x2是基于图像坐标的，右边的是基于标定过后的图像！ 它有什么用呢？在图像点云稠密重建中，有一个极线搜索便是应用这个知识！基础矩阵求解： 可以...

有关上面理论的一些代码实现，在这里贴出来。参数给定（实际是标定获得的） //焦距 cam.f_ = 0.920227; // 径向畸变系数 cam.dist_[0] = -0.106599; cam.dist_[1] = 0.104385; // 平移向量 cam.t_[0] = 0.0814358; cam.t_[1] = 0.937...

学习来自隋博士的基于图像的三维模型重建，感谢。（盗图+手写公式）第一部分主要是针孔相机的模型（还有鱼眼相机），首先阐述一下基本坐标系的关系，有以下几个方面： 1.世界坐标系到相机坐标系 2.相机坐标系到像平面 3.像平面到像素坐标系有关第一个：...

本文内容来自论文：基于改进的mask-rcnn的不规则3D物体抓取点识别；文章中：

发现一个问题：平时看看论文，过一段时间就会把他忘了。以后不管怎么还是要做一点记录的，不然感觉白看了。前几天一直听公司人说tof，当时就想着回来找点论文看看是什么妖魔鬼怪。TOF工作原理：TOF 相机的工作原理是用调制光源照亮场景，观察反射光，测量照明光和反射光之间的相移，并将其转换为距离。这个给我感觉关于信号的知识比较多，侧重硬件的性能，下面就先其工作原理说： ...

一周前看过pointnet文章，也跑了pointnet的代码，但是没有跑出来（用的网上的GPU环境，就是简单的测测），现在打算梳理一下，并且用公司电脑跑完pointnet.参考博主：https://blog.youkuaiyun.com/hongbin_xu/article/details/84638109 https://www.jiqizhixin.co...