今天计算rt计算误差——重投影误差 用solvepnp或sovlepnpRansac,输入3d点.2d点.相机内参.相机畸变,输出r.t之后 用projectPoints,输入3d点.相机内参.相机畸变.r.t,输出重投影2d点 计算原2d点和重投影2d点的距离作为重投影误差 cv::projectPoints(input_pt3d,cam_r,cam_t,camInstris,camDistort,result_pt2d);

https://blog.csdn.net/u010128736/article/details/52875137 https://blog.csdn.net/h532600610/article/details/51800488 python 角点检测+相机标定+去畸变+重投影误差计算: #coding:utf-8 import cv2 import numpy as np import glob # 找棋盘格角点 # 阈值 criteria = (cv2.TERM_CRITERIA_EPS

一.历史由来 Adjustment computation最早是由geodesy的人搞出来的.19世纪中期的时候,geodetics的学者就开始研究large scale triangulations(大型三角剖分)了.20世纪中期,随着camera和computer的出现,photogrammetry(照相测量法)也开始研究adjustment computation,所以他们给起了个名字叫bundle adjustment.21世纪前后,robotics领域开始兴起SLAM,最早用的recu

对当前帧进行地图点重投影和特征对齐 // map reprojection & feature alignment SVO_START_TIMER("reproject"); reprojector_.reprojectMap(new_frame_, overlap_kfs_); SVO_STOP_TIMER("reproject"); 在processframe函数中在进行初始的稀疏图像对齐之后,进一步进行地图投影和特征对齐,对新一帧图像添加特征点,由re

AE设置投影而非重投影 读取一个jpg格式的影像,包含jgw文件,这时设置投影.赋值操作. IRasterDataset raster = rasterWsp.OpenRasterDataset(FileName); //AE设置投影为WebMercator投影 IGeoDatasetSchemaEdit schemeEdit = raster as IGeoDatasetSchemaEdit; if (schemeEdit.CanAlterSpatialReference) { schemeE

稀疏矩阵生成: function [a, b] = aparsesetup(n) e = ones(n, 1); n2 = n / 2; a = spdiags([-e 3*e -e], -1:1, n, n); a(n2+1, n2) = -1; a(n2, n2+1) = -1; b = zeros(n, 1); b(1) = 2; b(n) = 2; b(2 : n-1) = 1; end 雅可比方法: function x = jacobi(a, b, k) n = length(b);

这里记录一下使用自定义七参数进行投影转换的过程. 1.主动创建自定义地理(坐标)变换 首先在系统工具箱里面选择创建自定义地理(坐标)变换 在弹出的窗口中输入相关参数即可. 转换方法选择COORDINATE_FRAME(坐标系框架) 2.进行投影变换 在系统工具箱中选择投影栅格进行重投影操作. 在弹出的对话框中设置相应的参数,然后点击确定. 可以在结果窗口查看任务 3.动态投影 动态投影是指将不同坐标系的数据,动态投影到某一坐标系(数据框的坐标系). 先设置数据框的坐标系 选择坐标系后点击应用.

研究通常会涉及到多源数据,需要进行基于像元的运算,在此之前需要对数据进行地理配准.空间配准.重采样等操作.那么当不同来源,不同分辨率的数据重采样为同一空间分辨率之后,各个像元不一一对应,有偏移该怎么办呢? 在ArcGIS进行重采样操作时(resample 或者project raster)可以通过设置Environment --> Processing Extent --> Snap Raster 为参考栅格数据,解决这一问题.详见我的这一篇博客和知乎文章 但面对大批量数据的时候,我们希望通过

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

\(e=lim_{n \to \infty}e_{n}(1+\frac{1}{n})^n\\\) \(=\lim_{n \to \infty}(\frac{1}{0!}+\frac{1}{1!}+\frac{1}{2!}+\cdot\cdot+...\frac{1}{n!})\) \(\lim_{n \to \infty}S_{n}=\frac{1}{0!}+\frac{1}{1!}+\frac{1}{2!}+\cdot+\cdot+\frac{1}{n!}=e\) 因为两个数列有相同的极限e,

import tensorflow as tf y = tf.constant([1, 2, 3, 0, 2]) y = tf.one_hot(y, depth=4) # max_label=3种 y = tf.cast(y, dtype=tf.float32) out = tf.random.normal([5, 4]) out loss1 = tf.reduce_mean(tf.square(y - out)) loss1 loss2 = tf.square(tf.norm(y - out)

原文地址http://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_calib3d/py_calibration/py_calibration.html#calibration 目标 我们将了解导致相机失真.扭曲的内因与外因 我们将试着找到这些畸变参数,并消除畸变 基础 如今大量廉价的摄像机导致了很多照片畸变.两个主要的畸变是径向畸变和切向畸变. 由于径向畸变,直线会变弯.距离图片中心越远,它的影响越大.如下面这张

目标 在本节中,我们将学习 由相机引起的失真类型, 如何找到相机的固有和非固有特性 如何根据这些特性使图像不失真 基础 一些针孔相机会给图像带来明显的失真.两种主要的变形是径向变形和切向变形. 径向变形会导致直线出现弯曲. 距图像中心越远,径向畸变越大.例如,下面显示一个图像,其中棋盘的两个边缘用红线标记.但是,您会看到棋盘的边框不是直线,并且与红线不匹配.所有预期的直线都凸出.有关更多详细信息,请访问"失真(光学)". 径向变形可以表示成如下: xdistorted=x(1+k1r2

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

原帖地址: http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48914043 http://blog.csdn.net/aptx704610875/article/details/48915149 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)

https://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/44312691 基于SURF特征提取和金字塔LK光流法的单目视觉三维重建 1. 单目视觉三维重建问题 在前面的文章中,笔者用SIFT提取特征后用radio测试剔除了匹配中异常的特征点,然后根据匹配合格的特征点计算基础矩阵和本征矩阵,对本征矩阵SVD分解来估计和构造透视矩阵,根据透视矩阵和齐次坐标变换后的特征点三角化获得特征点在三维空间中的坐标. (1)找不到外极线 对于运动范围过大的两幅图像,有可

1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),OpenCV考虑径向畸变和切向畸变. 对于径向畸变参数使用以下公式: 所以对于一个输入图像的旧像素点(x,y),它在输出图像的新像素点坐标将会是(

转载自牛猫靖  http://www.cnblogs.com/2008nmj/p/6278076.html 使用OpenCV进行相机标定 1. 使用OpenCV进行标定 相机已经有很长一段历史了.但是,伴随着20世纪后期的廉价针孔照相机的问世,它们已经变成我们日常生活的一种常见的存在.不幸的是,这种廉价是由代价的:显著的变形.幸运的是,这些是常数而且使用标定和一些重绘我们可以矫正这个.而且,使用标定你还可以确定照相机的像素和真实世界的坐标单位毫米之间关系. 原理: 对于变形(镜头畸变),Open

用OpenCV进行摄像机标定 照相机已经存在很长时间了.然而,随着廉价针孔相机在20世纪末的引入,日常生活中变得司空见惯.不幸的是,这种廉价伴随着它的代价:显著的扭曲.幸运的是,这些常数,通过校准和一些重新映射,可以纠正这一点.此外,通过校准,还可以确定相机的自然单位(像素)和真实世界单位(例如毫米)之间的关系. 原理 对于畸变,OpenCV考虑了径向和切向因素.对于径向,使用以下公式: So for an old pixel point at  coordinate in the input

内容提要 讲完了优化的基本知识,我们来看一下g2o的结构.本篇将讨论g2o的代码结构,并带着大家一起写一个简单的双视图bundle adjustment:从两张图像中估计相机运动和特征点位置.你可以把它看成一个基于稀疏特征点的单目VO. g2o的结构 g2o全称是什么?来跟我大声说一遍:General Graph Optimization!你可以叫它g土o,g二o,g方o,总之我也不知道该怎么叫它…… 所谓的通用图优化. 为何叫通用呢?g2o的核里带有各种各样的求解器,而它的顶点.边的类型则多种