车牌定位算法在车牌识别技术中占有很重要地位，一个车牌识别系统的识别率往往取决于车牌定位的成功率及准确度。 车牌定位有很多种算法，从最简单的来，车牌在图像中一般被认为是长方形，由于图像摄取角度不同也可能是四边形。我们可以使用OpenCV中的实例： C:/Program Files/Open
文章目录前言一、关键帧（KeyFrame）1. 作用、意义2. 选择二、共视图（Covisibility Graph）1. 概念2. 作用3. ORB-SLAM2中的应用场景三、扩展树（Spinning Tree）四、本质图（Essential Graph）1. 特点2. 作用3. 与全局BA相比，本质图的优势五、与上述内容相关的代码 前言越来越不知道这前言写什么，大家共勉吧。一、关键帧（Key
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2024-07-12 17:36:36
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基于相机的位姿估计
原创
2021-07-19 10:37:03
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基于相机的位姿估计
原创
2021-06-24 11:49:15
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机器人的位置（Position）和姿态（Pose）常常统称为位姿。位姿描述是表达机器人的线速度、角速度、力和力矩的基础，而坐标变换是研究不同坐标系中的机器人位姿关系的重要途径。2.1 位姿的数学描述2.1.1 位置描述一个坐标系在空间中的位置可以通过一个三维向量来表示，如图 2.1 所示，用三个相互正交带有箭头的单位矢量来表示一个参考坐标系 ，通过一个矢量表示参考坐标系中的一个点 ，可以由一个向
机器人学导论 一、空间变换（1）位姿前言坐标系位姿位置姿态位姿变换映射平移旋转变换复合变换逆变换旋转矩阵，变换矩阵的意义旋转矩阵的意义变换矩阵的意义后记 前言由于视觉伺服与机械臂关系紧密，因此还是从基础开始，把机器人运动学记录一下。本篇记录刚体的位姿。实际上，空间变换在SLAM专栏里已经讲过一次了，不过机器人学导论给出了更详细的刚体运动说明。坐标系通常有两个坐标系，一个是用于参考的世界坐标系（笛
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2024-02-10 00:56:49
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Overview相关代码：pose_estimation in cggos/slam_park_cg
Features Based Method2D-2D: Epipolar Geometry2D-2D 对极几何 主要涉及到基础矩阵、本质矩阵和单应性矩阵的求解，并从中恢复出旋转矩阵 和平移向量 。计算机视
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2023-12-29 23:18:51
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论文：AprilTag: A robust and flexible visual fiducial system三 检测器-单应矩阵和外参估计III DECTOR-C Homography and extrinsics estimation作者计算的单应矩阵，该矩阵可以将齐次坐标形式的2D点从Tag坐标系转换到2D图像坐标系（猜测这里的Tag坐标系原点为标签正中心，右下分别为XY，相机正前方为Z
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2024-05-17 15:15:37
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******看完位姿估计原理过一段时间又忘记了，现参考高翔视觉SLAM十四讲做本文笔记。 SLAM中的里程计都是基于特征点方式的算法。1.特征匹配 特征匹配是视觉SLAM中极为关键的一步,它解决了数据关联问题。通过图像与图像或图像与地图间描述子进行准确匹配，可以为后续姿态估计、优化等操作减轻大量负担。由于图像特征的局部特性、误匹配、重复纹理等，仅利用局部特征很难解决问题。首先讨论图像与图像匹配情况
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2024-06-04 19:02:45
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1.概述做MPC控制的时候，需要把 map 坐标系下的相关坐标点转换到 car 坐标系中，由于是只考虑 xy 平面，所以计算比较简单。做完之后，考虑到三维空间的坐标系转换还是不太懂，主要是ROS系统中的tf变换，于是摸了两天鱼。今天详细的记录下来，旋转矩阵、四元素、欧拉角以及各个之间的转换关系。 阅读了好几篇大神的文章，具体也找不到连接了，在此顶礼膜拜，如有相似的地方，那就相似吧，毕竟原理都一样。
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
Apriltag中计算的Homography首先，在进行apriltag码检测时，如果检测到会一并计算出图像上apriltag码四个角点对应的homography矩阵，这个homography将这些点映射到到标准的(-1，1),(1,1),(1,-1),(-1,-1)顶点。在上面的示例一中，由homography和apriltag角点为:H = [ 3.3831e-01 7.066e-01
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2024-10-11 05:18:33
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# Python 位姿表示实现教程
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(学习目标) --> B(理解位姿表示概念)
B --> C(选择合适的库)
C --> D(获取位姿数据)
D --> E(处理数据)
E --> F(显示位姿)
```
## 2. 理解位姿表示概念
在Python中，位姿表示通常是指描述物
原创
2024-05-12 03:26:43
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论文：https://arxiv.org/pdf/1603.06937.pdf代码：http://www-personal.umich.edu/~alnewell/poseStacked Hourglass Networks for Human Pose EstimationAbstract本文为人体姿态估计任务提出了一种新的卷积网络结构。所有尺度上的特征都被处理和整合，以最佳地捕捉与身体相关的各
一、位置与姿态描述1.位姿(Pose)物体（刚体）自身坐标系的位置和方向，图形上表示为一组坐标轴，如坐标系{B}及其坐标轴和2.相对位姿(relative pose)相对于一个参考坐标系A的某个坐标系B的相对位姿用（ksi）表示，描述了坐标系{A}经过平移和旋转转化为{B}的动作。若没有上标A，表示相对于世界坐标系O。空间中点P的位置分别在坐标系{A}和{B}中的描述满足： 操作符·表示向量转换相
# Python图像位姿校正
在计算机视觉和机器学习领域，图像位姿校正是一个重要的任务。通常情况下，我们需要校正图像中对象的位置、姿态和大小，以便进行后续的处理和分析。Python提供了多种库和工具，可以帮助我们实现图像位姿校正，其中最常用的是OpenCV和NumPy。
## 图像位姿校正的基本原理
图像位姿校正的基本原理是通过特征点的检测和匹配，在不同视角下对对象的位置和姿态进行估计和校正
原创
2024-07-06 04:31:55
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编译原理学习笔记23——优化123.1 优化概述优化的基本概念优化示例23.2 局部优化——基本块划分基本块划分算法流图基本块的DAG表示23.3 局部优化——基本块优化 23.1 优化概述优化的基本概念优化：对程序进行各种等价变换，使得从变换 后的程序出发，能生成更有效的目标代码。
等价：不改变程序的运行结果有效：目标代码运行时间短，占用存储空间小 目的产生更高效的代码遵循的原则
位运算1、原码、反码和补码计算机内部使用补码来表示2、按位运算实现快速计算(1) 通过^(异或)快速交换两个整数。a^=b
b^=a
a^=b(2) 通过a&(-a)快速获取a的最后为1 位置的整数。00 00 01 01 -> 5
&
11 11 10 11 -> -5
- - -
00 00 00 01-> 14、利用位运算实现整数集合一个数的二进制表示可
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2024-04-25 16:57:49
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下面就详细讲解一下外推器是怎么推算位姿的。 先看一下PoseExtrapolator的实现： 解释一下它的功能：保持某个时间段内的位
原创
2022-08-28 00:39:23
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一、李代数上的位姿图优化//利用 g2o对sphere.g2o文件进行优化 优化前 用g20——viewer显示为椭球
//用g2o的话 需要定义顶点和边
//位姿图优化就是只优化位姿 不优化路标点
//顶点应该相机的位姿
//边是相邻两个位姿的变换
//error误差是观测的相邻相机的位姿变换的逆 * 待优化的相邻相机的位姿变换
//我们希望这个误差接近I矩阵 给误差取ln后 误差接近 0
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