要输入的东西比较多，如果一旦输入出错了，就会有如下显示： 所以为了方便，还是把代码简洁了下，改后的代码和注释如下： 1 // face_detect.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
2 //
3
4 #include "stdafx.h"
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静态路由：在PE-CE之间使用静态路由是最简单的做法，但是静态路由具有以下两个缺点。不能自动适应拓扑的变化。如果VPN客户路由多，配置比较繁杂。所以建议在PE-CE之间拓扑比较简单和VPN客户路由不多的场景下使用静态路由。要为VPN 实例设置静态路由，必须在静态路由后面关联上相应的VPN实例。如图所示，PE-CE 之间可以使用静态路由，这里以CE1和 PE1的配置为例说明配置方法： [CE1]ip
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2024-07-05 17:54:56
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来研究一下opencv中的Ptr类，所谓的智能指针...generic_type ref-counting pointer class for C/C++ objects
/*!
Smart pointer to dynamically allocated objects.
This is template pointer-wrapping class that stores the
这里只介绍opencv3.4 中Epnp算法的头文件，具体内容可以参考论文《EPnP: An Accurate O(n) Solution to the PnP Problem》+opencv3.4 源代码。源代码+参考文论+部分ppt已经传到csdn。#ifndef epnp_h
#define epnp_h
#include "precomp.hpp"
#include "opencv2/c
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2024-03-28 06:32:08
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在三维视觉中，经常出现的一种情况是：我们已知一组点的三维坐标，和相机拍摄这些点时获取的二维坐标。如何通过这些二位点的坐标，（结合已知的三维坐标信息），确定出相机在世界坐标系中的位姿，即旋转矩阵R和平移向量t？这个问题称作Perspective-n-Point 问题，简称PnP问题。
原创
2022-12-27 16:33:05
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论文参见https://icwww.epfl.ch/~lepetit/papers/lepetit_ijcv08.pdf EPNP要理解透彻还是好难啊…… 现在还是只理解了一个大概。中心思想: 三维空间中一个点可以由其他不共面的四个点的加权和表示epnp最终求解：一个旋转矩阵，一个平移矩阵（可转成四元数，四元数可再转成欧拉角）epnp算法原理编辑公式太耗时间了，手写。 opencv源码流程ope
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2024-09-24 15:37:26
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一、前言通过前面的博客，相信大家 EPnP 的理论已经有了一些了解，那么接下来就是对其源码进行分析了。在这之前，再来复述一下 EPnP 的逻辑思路:逻辑思路: 先把2D图像点通过内参变换到相机坐标系下的3D点，然后用ICP来求解3D-3D的变换就得到了位姿。那么很明显，其难点在于如何通过2D信息，加上一些约束，来得到相机坐标系下的3D点。这里使用到的为：因为位姿变换是欧式空间下的刚体
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2024-05-09 09:24:52
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目录7.9 3D-2D：PnP 7.9.1 直接线性变换7.9.2 P3P7.9.3 最小化重投影误差求解PnP7.10 实践：求解PnP7.10.1 使用EPnP求解位姿7.10.2 手写位姿估计7.10.3 使用g2o进行BA优化7.11 3D-3D：ICP 7.11.1 SVD方法7.11.2 非线性优化方法7.12 实践：求解ICP7.12.1 实践：SVD 方法7.1
文章目录7 视觉里程计 17.1 特征点法7.2 实践:特征提取和匹配7.3 2D-3D:对极问题7.4实践: 对极约束求解相机运动7.5 三角测量7.6 实践:三角测量7.7 3D-2D: PnP7.7.1 直接线性变化7.7.2 P3P7.7.3 最小化重投影误差求解 PnP7.8 实践: 求解PnP7.8.1 使用EPnP 位姿7.8.2 手写位姿估计7.8.3 使用g2o进行BA优化7.
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2024-05-29 00:27:34
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1. 使用背景机器作用PnP（Perspective n Points）：2D—3D，求解相机位姿PnP（Perspective n Points）就是你有n个点的3D位置和它们的投影，然后要算相机的位姿。这个倒是SLAM里最常见的情况，因为你会有一堆的地图点和像素点等着你算。 PnP的做法有好多种：直接线性变换，P3P，EPnP，UPnP等等，基本你去找OpenCV的SolvePnP中的参数即可
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2024-04-08 15:01:17
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参考高翔《视觉SLAM十四讲》PnP是通过一组匹配好的3D点和2D点来求解两帧图像之间运动的一种算法。PNP的求解有DLT(直接线性变换)、P3P、EPNP和BA优化等方式。ICP的求解有两种方式：线性代数的求解(SVD),非线性优化方式(BA).本文主要讲解BA（Bundle Adjustment）。基于图的SLAM算法里面使用图优化替代了原来的滤波器，这里图优化就是指BA。 BA的定义： 从视
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2023-08-26 12:02:09
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SLAM系统中，一般的做法是通过P3P或者EPnP等方法进行投影估算出相机位姿，进而构建最小二乘对估计的相机位姿进行优化，从而得到精度比较高的位姿。优化完后可以剔除一些outlier点，这样的话后边再进行投影和优化的时候精度会有所保证。ORB-SLAM系统当中的优化分为下面5个，从优化的范围层次逐步扩大。，1.位姿优化函数PoseOptimization一些说明：PoseOptimization优
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）中获得较好的
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2024-05-20 16:22:26
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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）中获得较好的
激光雷达和相机的标定计算软件功能简介一、主界面1.图标2.界面二、功能区介绍1.文件区2.交互区3.配置区三、软件获取 功能简介 基于激光雷达和相机的标定计算软件可以利用不同的计算方法求解雷达三维特征点到图像二维特征点的旋转矩阵、平移矩阵、相机内参等等。集成了四种计算外参矩阵的方法，分别是P3P、EPnP、DLT、PNPRANSAC。不用再编程去实现求解计算，比较方便。内部的函数都是Openc
常用的矩阵分解方法学习LU分解、Cholesky分解、QR分解、SVD分解想到看矩阵分解这一块还是因为看EPnP算法卡在了优化系数这一块，因为里面用到了QR分解，但是我又不会，这次就算是全部学习一下吧。LU分解LU分解的结果是将一个矩阵分解为一个单位下三角矩阵和一个上三角矩阵的乘积。 并非所有矩阵都能进行LU分解，能够LU分解的矩阵需要满足以下三个条件：1. 矩阵是方阵 2. 矩阵是可逆的 3.
最近要做一个算法，用到了位姿估计。位姿估计的使用范围非常广泛。主要解决的问题为：在给出2D-3D若干点对以及相片的内参信息，如何求得相机中心在世界坐标系下的坐标以及相机的方向（旋转矩阵）。为此笔者做了大量研究，看了许多主流的文章，也是用了许多相关的函数库。主要有OpenMVG、OpenGV、OpenCV这三种。这三个库虽然都集成了EPnp、Upnp、P3P等多种算法，但实际差别还是很大。这一篇博客
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2024-09-10 16:58:44
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