相机pnp问题的尺度补偿 相机pnp问题的尺度补偿是相机视觉中常见的一个问题。当我们使用相机进行视觉测量时,需要将相机姿态和场景中物体的位置进行计算。在计算过程中,我们通常使用pnp算法来求解相机姿态。但是,由于相机图像是二维平面的,而实际世界是三维空间的,因此需要进行尺度补偿以将二维坐标转换为三维坐标。 尺度补偿...
接下来,我们将分步骤阐述相机PnP问题的尺度补偿方法。 1. 获取三维点云。 要对相机进行PnP问题求解,首先需要通过三维重建的方法获取场景中的三维点云。这个过程通常通过使用激光扫描仪、立体视觉等方式进行。 2. 选择适当数量的特征点。 为了估计相机的位置和姿态,需要从图像中提取出适当的特征点。对于相机PnP问题...
关于PNP问题就是指通过世界中的N个特征点与图像成像中的N个像点,计算出其投影关系,从而获得相机或物体位姿的问题。 以下讨论中设相机位于点Oc,P1、P2、P3……为特征点。 Case1:当N=1时 当只有一个特征点P1,我们假设它就在图像的正中央,那么显然向量OcP1就是相机坐标系中的Z轴,此事相机永远是面对P1,于是相...
但是对于现实中的相机来说,相机参数会与理想模型有些偏差,涉及到几个因素:第一、相机安装导致光轴不准;第二、使用光学透镜导致成像畸变;第三、若实现变焦功能则整个模型参数都会发生改变;第四、若是双目相机,相机安装导致光轴不平行。 且对于工业制品,相机的焦距长度只能精确到其标称值的4%,只有对焦到无穷远处时相...
Robot Guidance to factory automation (eines.com) 用多个相机做定位。…每个相机内外参数都知道没问题。
这篇博客主要介绍相机位姿估计的PnP问题。所谓PnP问题,就是“透视n点问题”或“投影n点问题”,该问题是计算机视觉中的一个重要topic。 PnP挖坑 1. 内参数标定 2. 外参数标定即姿态估计问题。从一组2D点的映射中估计物体的3D姿态。 3. 从三个对应点中恢复姿态,需要的信息是最少的,称为“三点透视问题”即P3P...
cv::solvePnP 是 OpenCV 库中的一个函数,用于解决透视 n 点问题(Perspective-n-Point, PnP),即通过已知的 3D 点及其对应的 2D 图像点来估计物体的姿态(旋转和平移)。这个函数可以处理任意数量的点对,并且提供了多种算法来求解姿态。 此函数返回旋转和平移向量,这些向量将用物体坐标系表示的3D点变换到相机坐标系...