相机位姿变换项目场景相机位姿旋转变换求平面方程求法向量求旋转矩阵平移变换尺度变换变换顺序 项目场景将自定义数据的影像数据规范化到 2×2 的一个立方体内进行训练。由于影像的相机位置近似在一个平面上，且场景主要在相机位置下方。所以也就是说要把这些相机位姿变换到立方体的上方的表面上。这样训练对象就能落到训练场景内，并在场景内近似居中，有利于训练。其实就是一个求七参数（三个平移量、三个旋转角、一个尺度
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2023-11-23 12:29:01
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在论坛上看到大家对于 colAR Mix 这款增强现实应用是如何实现的很感兴趣。我就从我理解的角度为大家浅析一下。 大家对增强现实的实现原理一定不陌生，利用算法定位环境或物料。这是技术基础，想要将虚拟信息叠加到现实环境或物体上少不了这步。然后我们会试图用许多方式来增强物料与叠加信息的联系，这部分属于交互。比如，视频的第一帧与物料相同，给物体添加阴影，从物料中钻出来等等。再则就是从环境与物料中获取信
这是在网上找到的一张图片，首先这张图片给我们的第一印象就是非常模糊，除了玻璃上的雨水，其他几乎完全看不清，但是这雨水正是我们的突破点，除了雨点，我们还能发现一个重要信息，右下角有拍摄时间，是2021.11.7 17：44。结合这两点，我们可以判断出，2021年的11月7号，这个城市在下雨。从玻璃上的雨水看，雨还不小。为了知道那个时间那些地方在下雨，我们可以查看天气预报。&n
1. 直接法的思想我们在<LK光流法跟踪特征点>这篇文章介绍了如何跟踪某个像素并形成轨迹。事实上跟踪这些特征点的最终目的还是为了计算相机的位置和姿态变化。今天我们要介绍的直接法就是不先计算像素的轨迹而是直接计算出相机的位置和姿态。直接法的思想是：“同一个块它的灰度值是不会发生变化的（这和光流法非常像）。比如说我们相机绕着一个球去拍摄。那么时刻t的这帧里面球所在的那块像素的灰度值，与它在
相机标定的原理及各个坐标系之间的关系可参见上一篇博客，这里直接介绍工程实践部分，如何用Python+OpenCV完后相机标定。1.相机标定的目的获取摄像机的内参和外参矩阵（同时也会得到每一幅标定图像的旋转和平移矩阵），内参和外参系数可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正，得到畸变相对很小的图像。2.相机标定的输入标定图像上所有内角点的图像坐标，标定板图像上所有内角点的空间三维坐标（一般情况下假定图像位
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2024-06-12 21:06:33
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1.2D-2D对极几何输入：相机内参、像素匹配点对，输出：相机位姿1.1本质矩阵\(E\) 矩阵 \(E=t^{\wedge} R\)对极约束：\(x_2^Tt^{\wedge} Rx_1=0\)，\(x_1,x_2\)都是相机系归一化点坐标。推导：\(z_1x_1=P_w,z_2x_2=RP_w+t\)\(x_2^{\wedge}t^{\wedge}z_2x_2=x_2^{\wedge}t^{\
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2024-10-08 18:53:56
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小孔相机模型 在计算机视觉中，最常用的相机模型就是小孔模型（小孔成像模型），它将相机的透镜组简化为一个小孔，光线透过小孔在小孔后方的像面上成像，如下图所示。 由上图可知，小孔模型成的是倒像，为了表述与研究的方便，我们常常将像面至于小孔之前，且到小孔的距离仍然是焦距f，这样的模型与原来的小孔模型是等价的，只不过成的是正像
目录一、双目测距基本流程二、相机畸变三、双目标定四、立体校正五、立体匹配与视差图计算六、深度图计算七、双目测距的精度八、构建点云九、代码实现十、效果图一、双目测距基本流程 Stereo Vision， 也叫双目立体视觉，它的研究可以帮助我们更好的理解人类的双眼是如何进行深度感知的。双目视觉在许多领域得到了应用，例如城市三维重建、3D模型构建(如
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2024-05-20 08:43:03
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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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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
这一节我们首先介绍下计算机视觉领域中常见的三个坐标系：图像坐标系，相机坐标系，世界坐标系。以及他们之间的关系。然后介绍如何使用张正友相机标定法标定相机。图像坐标系：理想的图像坐标系原点O1和真实的O0有一定的偏差，由此我们建立了等式（1）和（2），可以用矩阵形式（3）表示。相机坐标系（C）和世界坐标系（W）：通过相机与图像的投影关系，我们得到了等式（4）和等式（5），可以用矩阵形式（6）表示。我们
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2024-02-23 13:31:34
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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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作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助你了解“基于RGB的位姿估计”和“基于RGBD的位姿估计深度学习”。以下是一篇简要的教程，希望能帮助你入门。
## 流程图
首先，让我们通过一个流程图来了解整个过程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[数据准备]
B --> C[模型选择]
C --> D[训练模型]
D --> E
原创
2024-07-26 09:21:38
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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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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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基于相机的位姿估计
原创
2021-06-24 11:49:15
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学习了siki的黑暗之光，在学习老师的实现代码之余自己网上还查找了其他的实现方法，为了以后项目方便自己独立封装了旋转、拉伸的方法，使耦合度尽量降低。定义 private GameObject playerObject;
private Camera cameraObject;
private Vector3 offSetPos; //偏移（相机与目标的差）
public float fieldV
摄像机/观察空间当我们讨论摄像机/观察空间(Camera/View Space)的时候，是在讨论以摄像机的视角作为场景原点时场景中所有的顶点坐标：观察矩阵把所有的世界坐标变换为相对于摄像机位置与方向的观察坐标。要定义一个摄像机，我们需要它在世界空间中的位置、观察的方向、一个指向它右测的向量以及一个指向它上方的向量。细心的读者可能已经注意到我们实际上创建了一个三个单位轴相互垂直的、以摄像机的位置为原
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2023-08-29 17:52:03
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2021版本URP项目下的相机，一般新建一个相机有如下组件1:Render Type(渲染类型)有Base和Overlay两种选项，默认是Base选项 Base:主相机使用该种渲染方式，负责渲染场景中的主要图形元素 Overlay（叠加）:使用了Oveylay的相机会把它渲染出的图形叠加到其
