2.2D-2D问题的数学描述及求解简介:视觉SLAM之细说2D-2D(2) - 知乎 (zhihu.com) 3.2D-2D问题的求解:本质矩阵与基础矩阵:本文 4.2D-2D问题的求解:单应矩阵 5.2D-2D问题解的选择:重投影误差 广告:
图像特征点 → (单幅图像)提取特征点 → (多幅图像)匹配特征点 2D-2D特征点匹配:对极几何约束 → 本质矩阵、单应矩阵 三角化 → 二维图像特征点的三维结构 3D-2D特征点匹配:PNP问题 → DLT、P3P、BA 3D-3D特征点匹配:ICP问题。 两类视觉里程计常用方法:特征点法和光流法。 特征点?提取和匹配特征点?根据...
Mat& R, Mat&t );//像素坐标转相机归一化坐标Point2d pixel2cam (constPoint2d& p,constMat&K );intmain (intargc,char**argv ) {if( argc !=3) { cout<<"usage: pose_estimation_2d2d img1 img2"<<endl;return1; }//-- 读取图像Mat img_1 = imread ( argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR )...
根据所应用于计算的特征点信息的不同,可分为三类:2d-2d类、3d-2d类、3d-3d类,这取决于我们手头所现有的能拿来做位姿计算的数据形式。倘若我们只知道某个特征点在相机成像平面的位置,也即像素坐标或归一化平面坐标,却不知其深度,那么这将是一个只具备2d信息的特征点;如果我们通过三角化计算,或者通过RGB-D相机...
单目2D-2D 对极几何与三角测量 正确的匹配点:同一个空间点在两个成像平面上的投影 #include <iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2/features2d/features2d.hpp>#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>#include<opencv2/calib3d/calib3d.hpp>//#include "extra.h"//use this if in OpenC...
在2D-2D情形下,我们通过两个图像的像素位置,估计了相机的运动。在此过程中,并没有用到这些像素点的3D空间位置信息(而且我们也不知道)。不过,在得到相机运动之后,就可以根据这个运动信息,计算各个特征点的空间位置,该问题也称为三角化(Triangularization)。在原理上,只要我们在空间中的不同位置拍摄到了同一个点,就...
我们不妨首先来看一下2d-2d位姿估计的过程。关于其中所使用的对极几何、对极约束等数学推算,小绿在此不做赘述,而是将重点放在代码上。 先把子函数声明与主函数放在这里: #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> ...
我们不妨首先来看一下2d-2d位姿估计的过程。关于其中所使用的对极几何、对极约束等数学推算,小绿在此不做赘述,而是将重点放在代码上。 先把子函数声明与主函数放在这里: #include<iostream> #include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/features2d/features2d.hpp> ...
2D-2D的对应通常用于SLAM系统初始化的时机,这时没有地图,也没有两幅图像之间的相机变换,只能使用2D-2D的数据关联。为了减少计算时间,避免错误数据关联的可能性,可以用第一幅图像的特征2D位置定义一个搜索窗口在第2幅图像中进行搜索,并采用特征描述之间的相似度进行度量。对于像素描述子的局部区块,通常使用模板(patch...
) b.特征匹配: 检测到回环时,通过BRIEF描述子匹配找到对应关系,建立局部滑动窗口与回环候选帧之间的连接.直接描述子匹配可能会有大量的外点,所以进行两步几何外点剔除操作:2d-2dRANSAC基本矩阵检验(程序中并没有使用);3d-2dRANSAC的PNP检验.若内点超过一定阈值,就将该候选帧视为正确的循环检测并执行重定位. c.紧...