重投影误差
偶尔在一篇文章中看到有关于重投影误差的介绍，简洁明了，现整理如下，同时也算是对自己图像基础知识的夯实打牢。 在计算机视觉中，经常会用到重投影误差（Reprojection error）。比如在计算平面单应矩阵和投影矩阵的时候，往往会使用重投影误差来构造代价函数，然后最小化这个代价函数，以优化单应矩阵或者投影矩阵。之所以使用重投影误差，是因为它不光考虑了单
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2024-02-01 11:36:03
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讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的(01)ORB-SLAM2源码无死角解析链接如下(本文内容来自计算机视觉life ORB-SLAM2 课程课件):(01)ORB-SLAM2源码无死角解析-(00)目录_最新无死角讲解： 一、前言先回顾一下前面的内容：Normalize() 归一化操作
ComputeH21() 八点法计算参
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2024-08-02 09:47:25
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一.历史由来 照相测量法)也开始研究adjustment computation，所以他们给起了个名字叫bundle adjustment。21世纪前后，robotics领域开始兴起SLAM，最早用的recursive bayesian filter（递归贝叶斯滤波），后来把问题搞成个graph然后用least squares方法解。这些东西归根结底就是Gauss大神“发明”的least squa
Kalibr源码学习(一): 重投影误差给自己挖一个大坑, 从标定结果来学习Kalibr的标定源码, 这里基本以KB模型为例, 也就是标定时, kalibr的模型设定为 --model pinhole-equi , 这里以重投影误差开始,希望能坚持;重投影误差标定结果首先以重投影误差的txt文档的结果开始, 可以看到上面的标定结果中, 重投影误差显示为 reprojection error: [-
重投影误差1、重投影误差的作用在计算机视觉中，经常会用到重投影误差（Reprojection error）。比如在计算平面单应矩阵和投影矩阵的时候，往往会使用重投影误差来构造代价函数，然后最小化这个代价函数，以优化单应矩阵或者投影矩阵。之所以使用重投影误差，是因为它不光考虑了单应矩阵的计算误差，也考虑了图像点的测量误差，所以其精度会更高。2、重投影误差的含义首先我们从字面意思来理解，重投影的意思就
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2024-01-03 10:45:41
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目录1.重投影误差的概念2.基于摄像机模型的重投影误差3.畸变校正算法3.1利用畸变模型正向求解3.2利用畸变模型反向求解1.重投影误差的概念在相机标定后，我们可以通过计算重投影误差来判断标定地精准程度。在标定后每个三维点根据相机的投影矩阵计算得到的图像位置与实际图像位置之间总存在一个距离，这个距离的累加和就是重投影误差。重投影误差不仅考虑的单应矩阵间的计算误差，也考虑了图像的测量误差，因此适合用
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2024-06-13 22:01:24
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BA理论解读1. 基本原理1.1 BA介绍最小化重投影误差，获得最优的机器人位姿估计。bundle指的是光束，就是通过针孔相机模型获得的像素。重投影误差指的真实三维空间点在图像平面上的投影像素（真实值）和通过针孔相机模型计算得到的像素（估计值）差值。这些东西归根结底就是Gauss“发明”的least squares method（最小二乘法）。当年天文学家Piazzi整天闲得没事看星星，在1801
1.引言PnP算法是什么、用途以及部分求解方法我在PnP算法详解(超详细公式推导)中介绍过，但在那篇文章中基于基于优化的PnP求解方法我没有讲，因为我觉得这个方法比较重要，涉及一些李群李代数求导和非线性优化的知识，所以打算单独写一篇博客，后面也会出一片全c++代码实现的文章。2.核心思想重投影误差法，也叫Bundle Adjustment(BA法)，顾名思义这个问题的误差项是3D点的投影位置与实际
61、说说共轭梯度法？@wtq1993， 共轭梯度法是介于梯度下降法（最速下降法）与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了梯度下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hessian矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存
作为Qt初学者，最近在编写窗口最小化到托盘功能代码的时候遇到了点阻碍。Qt自带的demo实现的功能太过繁琐，涉及知识点又太杂，很难理出最核心的思路。网上的文章代码也很多脱骨于这个demo，注释说明太少。所以自己对比了Qt的demo和网上的文章，自己写了个简单的最小化到系统托盘的功能。先看一下代码的实现功能：1.空白窗口，关闭叉叉不会关闭窗口，而是最小化到托盘2.系统托盘，单击恢复隐藏窗口3.系统托
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2024-10-12 08:15:54
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【最优化】梯度投影法梯度投影法理论投影矩阵梯度投影法例子几何意义不足之处参考资料 梯度投影法理论投影矩阵我觉得这篇文章写的还行梯度投影法例子 显然当时有最小值，且这里我们假设初始点，积极约束矩阵几何意义该例的等高面如图所示 其中，绿点是最小值点，红点是初始点，两条黑线箭头分别是负梯度方向和负梯度的投影方向。这里P是投影矩阵，且 而 因此 实际上，就是约束矩阵的零空间的基。换言之，如果，则当前点在
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2024-03-17 13:12:59
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文章目录1 基于单平面棋盘格的相机标定方法2 基本原理2.1 相机标定2.2 针孔相机模型2.2.1 像主点偏移2.2.2 外参矩阵2.2.3 重点的两类参数2.3 相机标定2.3.1 标定参数线性回归2.3.2 标定参数的非线性优化2.3.3 相机标定总结3 张正友棋盘相机标定3.1 具体步骤4 实验准备及数据5 实验代码6 实验结果与分析6.1 角点检测结果及分析6.2后置摄像头的内部参数6
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2024-05-14 15:18:29
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ArcGIS修改地理坐标系/投影坐标系把坐标系修改为和已知数据坐标系相同，使之能正常显示数据加载数据，若加载数据的过程中，出现以下提示，则说明坐标系不一致，建议转换。首先给数据框设置一个坐标系，该坐标系是我想要转为的坐标系。点击空白处——DataFrame Properties——coordinate system选择你想要转换数据的目标坐标系，如最常见的WGS84地理坐标系等等，这里我想要数据和
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2023-10-06 20:48:23
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一、从普通镜头到鱼眼镜头如图1所示，普通镜头下的光线依据针孔相机模型进行成像（该部分可参考相机投影关系）。但该模型存在一个缺陷：相机视野范围越大，所需的成像平面也越大，当相机视野范围要求在180°时，所需的成像平面要求为无限大。 图1.针孔相机模型 在一些需要大角度视野的场景下，为解决相机视野需求和成像平面之间的矛盾，人们通过将一系列透镜进行组合，使得光线出射角小于入射角度，将大角度视野中的空间投
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2024-01-03 13:08:20
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AE设置投影而非重投影读取一个jpg格式的影像，包含jgw文件，这时设置投影。赋值操作。1 IRasterDataset raster = rasterWsp.OpenRasterDataset(FileName);2 //AE设置投影为WebMercator投影3 IGeoDatasetSchemaEdit schemeEdit = raster as IGeoDatasetSchemaEdi
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2014-09-01 13:15:00
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序：正射影像作为从业者的基本数据，加上无人机航测的普及，现在多数从业者手里有大量的正射影像数据。而在不同的应用场景下，需要对数据的投影进行转换，比如拿到手的是基于图新地球下载的wgs84的正射影像，或者是倾斜摄影建模出来的wgs84正射影像，但是在设计时需要的投影是国家2000，比如CAD场地布置，或者道路、公路工程相关设计软件如同豪、纬地、revit、Microstation等。并不是所有的设计
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2023-11-11 06:30:55
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注意：QGIS栅格重投影会改变原图像的像素值 1.Vector--> Data Management Tools --> Reproject layer 2.选择好原图层和目标投影坐标系后 --> save to file ...
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2021-09-09 14:59:00
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一、简介 栅格数据进行重新投影比矢量数据更复杂，对于矢量，你只需要每个顶点的新坐标就可以轻松实现投影转换，但对于栅格，你需要处理像元发生形变和偏移的情况，以及从旧单元格位置到新单元格位置的一对一映射。新单元格位置不存在（如下图）。确定新单元格像元值的最简单方法是使用最接近输出单元格映射的输入单元格中 ...
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2021-09-08 21:53:00
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# GDAL与Java的重投影
## 引言
地理信息系统（GIS）是科学、工程和计算机领域的重要交叉学科，它在城市规划、环境监测、自然资源管理等多个方面都有广泛应用。在GIS中，图像数据通常以不同的坐标参考系统（CRS）存储，而重投影（Reprojection）则是将一个坐标系统中的图像数据转换到另一个坐标系统中。GDAL（Geospatial Data Abstraction Library
原创
2024-10-24 05:39:50
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一、标定流程 双目相机标定目的：求出左、右相机的内、外参数矩阵以及畸变参数 使用软件：matlab 2016标定过程分两步走：图像采集 matlab工具箱标定二、图像采集 本实例采用的双目相机如下图所示： 将双目相机打开，同时采集左右相机图像点击Capture,即可抓拍。为了保证标定效果，笔者建议将标定棋盘放在不同位置，抓拍十张以上照片。左相机拍摄图像分别命名为01_l,…,15_l, 右相机拍摄
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2024-01-06 23:35:56
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