答:恢复相机位姿 给定第一幅视图中像点x,怎么约束第二幅视图中对应点x'的位置? 本质上,两幅视图之间的对极几何是图像平面与以极线为轴的平面束的交的几何。这种几何通常由立体匹配中搜索对应点的问题驱动的。本质矩阵是对极几何的代数表示 基线:左右相机光心的连线 对级平面:空间点,两个相机光心决定的平面 对...
二、2D-2D:对极几何 1.对极约束 (1)几何关系 (2)代数表示 2.本质矩阵 (1)本质矩阵的性质 (2)八点法的数学求解 (3)多于八对匹配点时求解 3.单应矩阵 (1)数学定义 (2)元素求解(根据匹配的特征点对) (3)求解运动 三、三角测量 1.三角测量的方法 2.三角测量的矛盾 四、3D-2D:PnP 1.DLT 直接...
工程中,通常匹配的点比较多,这时可以通过构造最小二乘法来进行求解E,但是由于存在误匹配的情况,所以更多的是使用随机采样一致性(RANSAC)来求解 4.三角测距来测量深度 根据对极几何的定义,x1,x2x1,x2为两个特征点归一化的坐标,则满足: s1x1=s2Rx2+ts1x1=s2Rx2+t,两边同时左乘x1x1^得 s2s2x1x1Rx2+Rx2+x1...
当相机为单目时,我们只知道2D的像素坐标,问题是根据两组2D点估计相机运动。该问题用对极几何来解决。 当相机为双目、RGB-D时,或者我们通过某种方法得到了距离信息,那问题就是根据两组3D点估计运动。该问题通常用ICP来解决。 如果我们有3D点和它们在相机的投影位置,也能估计相机的运动。该问题通过PnP求解。 本文将...
单目视觉中的核心概念之一是2D-2D对极几何，它涉及到相机与空间点之间的几何关系。首先，基线定义为两个相机光心连线，它是理解对极几何的关键起点。对极平面是一个特殊的平面，由空间中的一个点和两个相机的光心共同决定。这个平面与图像平面有特定的交点，我们称之为对极点，它们是基线与图像平面的...
2D-2D对极几何 今天跟着视觉SLAM十四讲 重新推导了一下2D-2D的对极几何公式,对坐标变化公式Pc2=R×Pc1+tP_{c2}=R×P_{c1}+tPc2=R×Pc1+t又有了新的认识 先放上参考链接:https://www.cnblogs.com/houkai/p/6661607.html 这里面到的这么一个关系:Pc2=R(Pc1−T)P_{c2}=R......
descriptor->compute(img_2, keypoints_2, descriptors_2);//-- 第三步:对两幅图像中的BRIEF描述子进行匹配,使用 Hamming 距离vector<DMatch>match;//BFMatcher matcher ( NORM_HAMMING );matcher->match(descriptors_1, descriptors_2, match);//-- 第四步:匹配点对筛选doublemin_dist =10000, max_dist ...
一、对极几何 如下图所示,相机在两个不同的位置(蓝色位置和绿色位置)同时观测到了同一个点X。根据上一篇文章《OpenCV提取ORB特征并匹配》,我们可以将X在两个相机平面上的投影x点和x'点的像素坐标匹配起来。此时,x和x'便满足一个约束,称为对极约束。
对极几何 一.对极约束 二.本质矩阵 用八点法求解 三.单应矩阵 单应性的应用 广告牌 校正文件卡片 图像拼接 AR等 四.总结 一.对极约束 p1与p2是一对匹配好的特征点,需要若干对这样的点,就可以通过这些点的对应关系,恢复出两帧间摄像机的运动。 推导简化后的对极约束: 本质矩阵:E 基础矩阵:F 相机位姿估...
视觉里程计:2D-2D 对极几何、3D-2D PnP、3D-3D ICP, #include<iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/calib