python+opencv2相机位姿估计

最近在做基于图像的室内定位方面的研究,于是使用到了百度最新的室内数据库Image-based Localization (IBL) .由于该数据库给出的数据是每幅图像和其对应相机的内外参数和光心投影方向,所以我需要先求出其6DOF预估姿态.再利用PoseNet网络对其实现基于图像的定位估计.好了,问题就很明确了: (1)根据图像和激光雷达参数的3D点云实现2D-3D的匹配,找到每张图像上的至少四个特征点.即找到至少4个二维像素和3D点云点的对应点. (2)根据这四组对应点和相机内外参数估计相机6…

相机位姿估计1_1：OpenCV:solvePnP二次封装与性能测试

关键词:OpenCV::solvePnP 文章类型:方法封装.测试 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-27 @Lab: CvLab202@CSU 前言今天给大家带来的是一篇关于程序功能.性能测试的文章,读过<相机位姿估计1:根据四个特征点估计相机姿态>一文的同学应该会发现,直接使用OpenCV的solvePnP来估计相机位姿,在程序调用上相当麻烦,从一开始的参数设定到最后将计算出的矩阵转化为相机的位姿参数,需要花费近两百行代码…

相机位姿估计0：基本原理之如何解PNP问题

关键词:相机位姿估计 PNP问题求解用途:各种位姿估计文章类型:原理 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-18 @Lab: CvLab202@CSU 今天给大家讲一讲相机位姿估计的基本原理,说实话我本人也没太了解,这里权当做抛砖引玉了.本来我这个博客是写应用型文章的,但虽然不做理论研究,但你要使用别人的方法来解决问题,那么也还是多多少少要对它的原理有点了解的. 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…

相机位姿求解——P3P问题

1.位姿求解是计算机视觉中经常遇到的,Perspective-n-Points, PnP(P3P)提供了一种解决方案,它是一种由3D-2D的位姿求解方式,即需要已知匹配的3D点和图像2D点.目前遇到的场景主要有两个,其一是求解相机相对于某2维图像/3维物体的位姿,具体的如AR应用,人脸跟踪等:其二就是SLAM算法中估计相机位姿时通常需要PnP给出相机初始位姿. 这里要说明的是在场景1中,我们通常输入的是物体在世界坐标系下的3D点以及这些3D点在图像上投影的2D点,因此求得的是相机(相机坐标系)相…

Python + OpenCV2 系列：1 - 配置

Python+OpenCV2+Eclipse+Windos 8.1(32bits): 最初的目的是做图像处理,opencv强大的社区支持,让我想从matlab转到opencv框架下进行试验,而Python和Eclipse的优缺点就不罗列了.下面是 https://www.python.org/about/主页的概括 Python is powerful... and fast; plays well with others; runs everywhere; is friendly & easy…

物体的三维识别与6D位姿估计：PPF系列论文介绍（三）

作者:仲夏夜之星 Date:2020-04-08 来源:物体的三维识别与6D位姿估计:PPF系列论文介绍(三) 文章“A Method for 6D Pose Estimation of Free-Form Rigid Objects Using Point Pair Features on Range Data” 2018年发表在<sensors>上,是近年来对PPF方法的进一步继承与改进. 1.本文的思路本文介绍的方法主要分为两个阶段即线下建模与线上匹配,在建模时,通过计算和保存所有可能…

cv2.solvepnp 相机的位姿估计

预备知识图像坐标系: 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. 我们又知道相机坐标系和世界坐标的关系可以用等式(7)表示: 由等式(3),等式(6)和等式(7)我们可以推导出图像坐标系和世界坐标系的关系: 其中M1称为相机的内参矩阵,包含内参(fx,fy,u0,v0).M2称为相机的外参矩阵,…

【转】【计算机视觉】opencv靶标相机姿态解算2 根据四个特征点估计相机姿态及实时位姿估计与三维重建相机姿态

https://blog.csdn.net/kyjl888/article/details/71305149…

Python + OpenCV2 系列：3 - python 字符串，类，编码规范

首先,强烈推荐<<简明 Python 教程>> Swaroop, C. H. 著沈洁元译其实,这本书里已经把python的最基本的用法,编码等等介绍的很好,这里把我用到的进行一下总结. 1. 字符串连接字符串数组转义字符 Excellent Reference Link :http://www.w3cschool.cc/python/python-strings.html 字符串 ● 使用单引号(')你可以用单引号指示字符串,就如同'Quote me on this'这…

Python + OpenCV2 系列：2 - 图片操作

这些相当于我的学习笔记,所以并没有很强的结构性和很全的介绍,请见谅. 1 读取.写入图像下面是一个简短的载入图像.打印尺寸.转换格式及保存图像为.png的例子: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np # 读入图像 im = cv2.imread('../data/empire.jpg') # 打印图像尺寸 h, w = im.shape[:2] print h, w # 保存原jpg格式的图像为png格式图像 cv2.imw…

使用Python+opencv2时的文件命名及路径问题

最近在做一个数字图像的小项目,在最后的界面与程序结合阶段总是出现单个程序可以运行,但是使用界面传递的参数就运行不了的情况.在网上查了很多相关错误,最终确定是文件命名问题. 错误如下: cv2.error: OpenCV(3.4.1) C:\Miniconda3\conda-bld\opencv-suite_1533128839831\work\modules\imgproc\src\color.cpp:11214: error: (-215) (scn == 3 || scn == 4) &&am…

相机姿态估计（Pose Estimation）

(未完待续.....) 根据针孔相机模型,相机成像平面一点的像素坐标p和该点在世界坐标系下的3D坐标P有$p=KP$的关系,如果用齐次坐标表示则有: $$dp=KP$$ 其中d是空间点深度(为了将p的齐次项变为1),K是相机内参数矩阵,p和P都是齐次坐标. 于是如果以第一个相机的坐标系为参照,对于两个相机则有:$$d_0p_0=KP,d_1p_1=K(RP+t)$$ 其中R为旋转矩阵(Rotation),t为平移向量(Translation).令$x = K^{-1}p$,去掉内参K归一化成:…

Kinect相机位姿

可以直接得到吧还是要反求 pose.txt 里面一共有5个七参数.正好对应5幅图片.…

【视频开发】【计算机视觉】相机标定（Camera calibration）原理、步骤

相机标定(Camera calibration)原理.步骤 author@jason_ql(lql0716) http://blog.csdn.net/lql0716 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系,必须建立相机成像的几何模型,这些几何模型参数就是相机参数.在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到,这个求解参数的过程就称之为相机标定(或摄像机标定).无论是在图像测量或者机器视觉应用中,相机参数的标定都是非常关键的环…

3D深度估计

3D深度估计 Consistent Video Depth Estimation 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.15021.pdf 项目网站:https://roxanneluo.github.io/Consistent-Video-Depth-Estimation/ 这项研究主要探究了如何生成准确度和几何一致性更高的视频重建结果,目前该论文已被计算机图形学顶级会议 SIGGRAPH 2020 接收,代码也将在未来开源. 摘要提出了一种重建单眼视频中所有像素的…

高翔《视觉SLAM十四讲》从理论到实践

目录第1讲前言:本书讲什么:如何使用本书: 第2讲初始SLAM:引子-小萝卜的例子:经典视觉SLAM框架:SLAM问题的数学表述:实践-编程基础: 第3讲三维空间刚体运动旋转矩阵:实践-Eigen:旋转向量和欧拉角:四元数:相似.仿射.射影变换:实践-Eigen几何模块:可视化演示: 第4讲李群与李代数李群李代数基础:指数与对数映射:李代数求导与扰动模型:实践-Sophus:相似变换群与李代数:小结: 第5讲相机与图像相机模型:图像:实践-图像的存取与访问:实践-拼接点云: 第…

综述 | SLAM回环检测方法

本文作者任旭倩,公众号:计算机视觉life成员,由于格式原因,公式显示可能出问题,建议阅读原文链接:综述 | SLAM回环检测方法在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累积误差.一个消除误差有效的办法是进行回环检测.回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置,如果检测到回环,它会把信息传递给后端进行优化处理.回环是一个比后端更加紧凑.准确的约束,这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图.如果…

OpenCV 之平面单应性

上篇 OpenCV 之图象几何变换介绍了等距.相似和仿射变换,本篇侧重投影变换的平面单应性.OpenCV相关函数.应用实例等. 1 投影变换 1.1 平面单应性投影变换 (Projective Transformation),是仿射变换的泛化 (或普遍化),二者区别如下: 假定平面 $P^{2}$ 与 $Q^{2}$ 之间,存在映射 $H_{3 \times 3}$,使得 $P^{2}$ 内任意点 $(x_p, y_q, 1)$,满足下式: $\quad \begin{bmatrix}…

OpenCV 之透视 n 点问题

透视 n 点问题,源自相机标定,是计算机视觉的经典问题,广泛应用在机器人定位.SLAM.AR/VR.摄影测量等领域 1 PnP 问题 1.1 定义已知:相机的内参和畸变系数:世界坐标系中,n 个空间点坐标,以及投影在像平面上的像素坐标求解:相机在世界坐标系下的位姿 R 和 t,即 {W} 到 {C} 的变换矩阵 $\;^w_c\bm{T} $,如下图: 世界坐标系中的 3d 空间点,与投影到像平面的 2d 像素点,两者之间的关系为: $\quad s \begin{bmatrix} u…

子坐标系C在父坐标系W中的旋转问题

关键词:空间旋转.旋转轴.刚体旋转用途:相机位姿估计.无人机位姿估计文章类型:概念.公式总结(本文不带推倒过程,若想了解公式是如何推出来的请自习搜索文献),C++函数展示 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-04 @Lab: CvLab202@CSU 本文接上一篇<空间点绕轴旋转公式&程序(C++)>,继续讨论空间内的旋转问题,可能会用到上一篇中定义的函数. 问题四:空间内的坐标系旋转(相机坐标系在世界坐标系中的旋转)…

空间点绕轴旋转公式&程序(C++)

关键词:空间旋转.旋转轴用途:相机位姿估计.无人机位姿估计.3D游戏.3D建模文章类型:概念.公式总结(本文不带推倒过程,若想了解公式是如何推出来的请搜索文献),C++函数展示 @Author:VShawn(singlex@foxmail.com) @Date:2016-11-04 @Lab: CvLab202@CSU 写在前面的一些概念右手系关于这个概念,搞3D的人应该都懂,而像我这样做图像处理的可能就对这个知道的比较少了.右手系这个概念其实很简单,看图就懂了.在坐标系中,右手摆成下图…

机器人学 —— 机器人视觉（Bundle Adjustment）

今天完成了机器人视觉的所有课程以及作业,确实是受益匪浅啊! 最后一个话题是Bundle Adjustment. 机器人视觉学中,最顶尖的方法. 1.基于非线性优化的相机位姿估计之前已经在拟合一篇中,已经补完了非线性最小二乘拟合问题.Bundle Adjustment,中文是光束平差法,就是利用非线性最小二乘法来求取相机位姿,三维点坐标.在仅给定相机内部矩阵的条件下,对四周物体进行高精度重建.Bundle Adjustment的优化目标依旧是最小重复投影误差. 与利用non-linear mea…

非滤波单目视觉slam笔记1

非滤波单目视觉slam 主要分为以下8部分数据类型数据关联初始化位姿估计地图维护地图生成失效恢复回环检测数据类型直接法(稠密,半稠密) 基本原理是亮度一致性约束,$J(x,y) = I(x + u(x,y)+ v(x,y))$ ,x,y是图像的像素坐标,u,v是同一场景下的两幅图像I,J的对应点的像素偏移. 起源是光流法,由于使用了图像中大部分的信息,对纹理差的部分鲁棒性比直接法好,但是计算量也加大,要并行化计算. 间接法就是特征点匹配,一般要考虑到特征点的鲁棒性,对光…

Kintinuous 相关论文 Volume Fusion 详解

近几个月研读了不少RGBD-SLAM的相关论文,Whelan的Volume Fusion系列文章的效果确实不错,而且开源代码Kintinuous结构清晰,易于编译和运行,故把一些学习时自己的理解和经验写出来,供大家参考,同时希望各位批评指正. 研读之前已经发现有中文博客做了一些解析,我也受益不少.参见fuxingyin的blog:Kintinuous 解析 .不过有些地方已经不够详细,故此文重新进行解读.可能某些地方会重复. 本文是在自己阅读.整理.代码实践的基础上做的一些结果,希望对相关研究者…

ORB-SLAM（十一）EPnP

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)中获得较好的运动估计,是最重要的一种姿态估计方法.最后,如果知道世界参考系下的地图点,同时知道相机参考系下的地…