VSLAM-视觉里程计VO（三）3D-2D：PnP

最新推荐文章于 2024-11-18 10:21:11 发布
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#1024程序员节 #slam #计算机视觉

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https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45592315/article/details/109166481
待补充

视觉SLAM笔记（46） 基本的 VO
氢键H-H
11-02 1万+
特征提取和匹配、两两帧的视觉里程计、 匹配特征点、简单的检测
视觉SLAM笔记（44） RGB-D 的直接法
氢键H-H
10-30 1万+
稀疏直接法、定义直接法的边、使用直接法估计相机运动、半稠密直接法、直接法的讨论
VSLAM基础（五）————三角化、PnP、ICP
potxxx的博客
02-03 2593
在之前的章节中我们获得了同名像点从而恢复相片的姿态，接下来就该轮到vslam前端中最后一部分————计算三维点坐标（三角化），并通过三维坐标预测姿态（PnP）。 一、三角化 在单目slam中仅通过单张图像无法获得像素的深度信息，所以我们需要通过三角测量（Triangulation）的方法来估计地图的深度。一般情况是当我们得到两个视图的一组匹配点，我们希望能恢复出世界点在三维世界的坐标。 这里...
高博14讲--第七讲 视觉里程计-7.7 3D-2D:PnP
追求卓越583的博客
07-04 1436
高博14讲--第七讲 视觉里程计-7.7 3D-2D:PnPPnP的基本问题直接线性变换（DTL）P3P PnP的基本问题    PnP（Perspective-n-Point）：已知3D点的空间位置（世界坐标）和相机上的投影点（像素坐标），求相机的旋转和平移（外参），估计相机的位姿。    3D-2D就是指，已知空间中点的三维的世界坐标和二维的像素坐标...
VSLAM算法（二）：PnP求解 3D-2D 相机位姿及 BA优化算法
qq_29230261的博客
03-27 5137
BA优化模型如下：优化变量（空间位置P和相机位姿），边（P在相机平面的投影像素坐标） // 调用OpenCV 的 PnP 求解，可选择EPNP，DLS等方法 solvePnP ( pts_3d, pts_2d, K, Mat(), r, t, false ); cv::Rodrigues ( r, R ); // r为旋转向量形式，用Rodrigues公...
Canny-VO: 基于几何3D-2D边缘对准的RGB-D视觉里程计
3D视觉工坊
12-31 932
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达编辑丨当SLAM遇见小王同学摘要本文回顾了自由曲线配准的经典问题, 并将其应用于一个有效的称为Canny-VO的RGBD视觉里程计系...
十四讲——第7讲.视觉里程计 1 消化笔记（1）: PnP
Alaife_1007的博客
05-08 602
十四讲中的视觉里程计1中的三个部分，即： 2D-2D：对极几何 3D-2D：PnP 3D-3D：ICP 对于这三者的关系的理解过程。 2D-2D对极几何 首先是书中的相关说明： 当相机为单目时，我们只知道2D的像素坐标，因而问题是根据两组2D点估计运动。——《十四讲P140》 从两张图像中得到一对配对好的特征点，如果有若干对这样的匹配点，就可以通过对这些二维图像的对应关系，恢复出两帧之间的摄...
【视觉SLAM】4-SLAM前端之视觉里程计Visual Odometry
最新发布
CCC的专栏
11-18 1340
在里程计问题中，可利用多种手段来测量物体的运动轨迹，如在汽车轮胎上安装计数码盘，通过测量轮胎转动圈数获得行驶距离。完成这种运动估计的装置（包括硬件和算法）称为里程计（Odometry）。里程计的一个很重要的特性是，它只关心局部时间上的运动，多为两个时刻间的运动。通常以估计间隔对时间采样，进而估计物体在各时刻之间的运动，这就导致误差（估计误差、噪声等）会不断累积，这种现象称为漂移（Drift）。SLAM流程中的回环检测可纠正漂移带来的全局误差。
VSLAM框架对比
ljtx200888的博客
06-21 2008
格VSLAM特点介绍： （一）ORB-SLAM2 （二）ORB-SLAM3 （三）LSD-SLAM （四）
SLAM代码（VO简介）
热门推荐
何必浓墨重彩
09-02 1万+
无人机很快会在灾难救援，工业检测环境保护方面祈祷重要作用。这样的应用中获取GPS信息是困难的。因此精确的全自动UAV备选的导航定位系统。使用惯导系统的缺点是累积误差，GPS在受限于使用环境。为了减低重量和功率消耗，视觉导航方法的优点一是不易被干扰，另外是大部分无人机已经配备了相机，视觉系统协同IMU（Inertial Measurement Unit）的方案被广泛采用。本文主要关于VO里程计简介。定
高博14讲--第七讲 视觉里程计-7.7 3D-2D:PnP（未完待续）
追求卓越583的博客
07-02 1385
高博14讲--第七讲 视觉里程计-7.7 3D-2D:PnPPnP的基本问题新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与...
视觉SLAM⑦---视觉里程计Ⅰ（3D-2D:PnP，3D-3D:ICP）
qq_41694024的博客
05-18 2508
3D-2D:PnP，3D-3D:ICP
VSLAM与VIO的3D建图，重定位与世界观综述
CV_Autobot的博客
12-19 1042
作者|紫川Purple River 编辑|汽车人原文链接：zhuanlan.zhihu.com/p/592225457点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【SLAM】技术交流群后台回复【SLAM综述】获取视觉SLAM、激光SLAM、RGBD-SLAM等多篇综述！一. 摘要：本文重点描述VSLAM与VIO的3D建图，重定位，回环与世界观，...
SLAM或视觉里程计_语义SLAM和语义分割_Computer Vision 数据集
科研学习笔记！
07-01 623
SLAM或视觉里程计 1. TUM RGB-D数据集 自带Ground-truth轨迹与测量误差的脚本（python写的，还有一些有用的函数）。 网址：点击打开链接 2. KITTI数据集 地址：点击打开链接 著名的室外数据集，包括单目视觉 ,双目视觉, velodyne, POS 轨迹。 3. Oxford数据集 含有一些Fabmap相关的数据集，用来验证闭环检测的算法。室外场景。 网址：点击打开链接 4. ICL-NUIM数据集 RGB-D数据集，室内向。提供ground-truth和o
VSLAM-视觉里程计VO（四）3D-3D：ICP NDT
童童同学的博客
10-24 310
1024，遇见更好的自己！
3D视觉创新方案分享：仓储VSLAM/商品三维重建/静态场景重建/表情识别等多个方向...
qq_29462849的博客
12-28 203
直播观看通道通道一：点击下方视频号卡片即可预约通道二：12月29日扫描下方二维码即可观看直播↓↓点击“阅读原文”即可参与《最佳网络人气奖》投票关注奥比中光3D视觉开发者社区“一个专注3D视...
vSLAM学习笔记——最小化重投影误差求解PnP
weixin_39739042的博客
01-07 1443
BA的定义 通常称把相机和三维点放在一起进行最小化的问题为Bundle Adjustment。 重投影误差关于相机位姿李代数的一阶变化关系 ∂e∂δξ=lim⁡δξ→0e(δξ⨁ξ)−e(ξ)δξ=∂e∂P′∂P′∂δξ=−[fxZ′0−fxX′Z′2−fxX′Y′Z′2fx+fxX′2Z′2−fxY′Z′0fyZ′−fyY′Z′2−fy−fyY′2Z′2fyX′Y′Z′2fyX′Z′]\frac{\partial e}{\partial \delta \xi}=\lim_{\delta\xi\to0}\f
VSLAM算法（三）： 3D-3D 的ICP求解方法：SVD 及 BA优化算法
qq_29230261的博客
03-28 1490
3D-3D模型： 1、根据两张图像的特征点（orb特征点）求出匹配点； 2、根据obr特征的深度计算 空间左边点位置 P1，P2 ； 3、根据 SVD 方法，计算相机 位姿 （ R , t ）； 4、用 BA 方法 优化 位姿（ R , t ）； 5、验证 p1 = R*p2 + t //--1、根据两张图像的特征点（orb特征点）求出匹配点； find_feature_mat...
机器视觉、自动驾驶、VSLAM、3D、立体视觉数据集
Keep Learning, Keep Growing, Keep Succeeding!
08-13 1422
1.KITTI数据集 KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。 该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)、语义分割等计算机视觉技术在车载环境下的性能。 KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度
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