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相机标定源代码（matlab）-相对位姿估计算法集：校准相机姿态。

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简介：
该存储库提供了用于校准相机并估计相对位姿的算法集合，其中包含了多种相对姿态估计求解器。这些求解器均采用C++和MatlabAPI实现，并涵盖了多个经典算法，例如传统的5点算法（5P），该算法基于Hartley的著名实现。此外，这里还包括已知旋转角度的4点算法（4P-RA），以及在未知平面方向下使用的4点算法（4P-ST0），以及在已知旋转角度和未知平面方向的平面运动下使用的3点算法（3P-RA-ST0）。相较于其他相对姿态估计算法，4P-RA、4P-ST0和3P-RA-ST0能够充分利用额外的传感器或运动约束，从而避免了对外部校准的依赖。这一特性源于SE(3)不变量的独特性质。该存储库中的源代码参考了以下论文：[@article{li2020relative,title={RelativePoseEstimationofCalibratedCameraswithKnownSE(3)Invariants},author={Li,BoandMartyushev,EvgeniyandLee,GimHee},journal={ECCV}]

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  • MATLAB相机标定源码-relative_pose: 相机相对位姿估计算法集合
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    本项目提供多种算法实现MATLAB环境下的相机相对位姿估计，适用于研究与开发需求，促进计算机视觉领域技术进步。 该存储库包含用于校准相机相对位姿估计的算法集合，并使用C++和Matlab API实现。其中包括以下求解器： - 传统的五点算法（5P），基于Hartley的经典实现。 - 四点算法（4P-RA）：已知旋转角度的情况下进行姿态估算。 - 在平面运动且未知平面方向时的四点算法 (4P-ST0)： - 具有已知旋转角度并在不知道平面方向下的三步法(3P-RA-ST0)，适用于在特定约束条件下工作。 与其他相对位姿估计算法相比，这些方法（即 4P-RA、4P-ST0 和 3P-RA-ST0）利用了额外的传感器/运动限制条件，并且不需要外部校准。这得益于 SE(3) 不变量的独特特性。该存储库是以下论文的源代码： Li, Bo and Martyushev, Evgeniy and Lee, Gim Hee. Relative Pose Estimation of Calibrated Cameras with Known SE(3) Invariants. ECCV.
     
  • IMU相机的相对姿态标定方法及其应用.pdf
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    本文档探讨了一种针对IMU与相机系统中相对姿态进行精确标定的方法，并分析了该技术在不同应用场景中的优势和实现效果。 MU-Camera相对位姿标定及应用是指将惯性测量单元（IMU, Inertial Measurement Unit）刚性地安装在相机上，以确定IMU坐标系与Camera坐标系之间的姿态关系。这种方法利用IMU提供的数据来实现电子稳像。 论文作者田颖的研究表明，传统的电子稳像技术主要依赖于图像的灰度信息计算两帧间的运动矢量，从而感知相机的姿态变化。然而，在光照变化、物体遮挡或色调差异的情况下，这种方法可能会遇到特征提取困难甚至无法准确识别的问题。为解决这些问题，田颖提出了一种新的不依赖于图像特征匹配的电子稳像方法。 该方法首先通过分析IMU三轴加速度数据，并结合世界坐标系与相机坐标系之间的旋转关系进行相对位姿标定。这里使用四元数来表示和计算两个坐标系间的旋转关系，因为四元数可以避免欧拉角或旋转矩阵在连续旋转时可能出现的万向节死锁问题。 完成标定后，下一步是实现IMU与相机的时间同步，确保两者在同一时刻获取数据。这样，在IMU监测到相机运动变化的同时，能够准确反映其实际位置的变化，因为它们处于同一坐标系统下。 通过IMU提供的旋转矩阵可以推导出两帧图像之间的单应性关系，并利用这个关系进行逆映射以校正图像，从而达到稳定效果。 田颖的研究对比了多种场景中当前流行算法与新提出的IMU-Camera标定电子稳像方法的性能。实验结果显示，在光照变化、遮挡等复杂环境下，基于IMU-Camera标定的方法能更好地克服这些挑战，并展现出更高的稳健性和更广泛的应用潜力。 MU-Camera相对位姿标定是传感器融合领域的重要研究方向之一，有助于提高无人机、无人驾驶车辆及运动相机等领域中图像稳定性和导航精度。通过不依赖于特征匹配的电子稳像方法，可以增强系统在复杂环境中的适应能力，并为实时视觉处理和图像稳定性提供了一种新的解决方案。
     
  • 相机位姿估计（一）：基于四个特征点的相机姿态估算及随文示例演示
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    本文探讨了利用四个特征点进行相机姿态估计的方法，并通过实例展示了具体的计算过程和应用。 相机位姿估计1：根据四个特征点估计相机姿态。随文Demo使用opencv基于特征点估计位姿。
     
  • 兼顾测角和定位误差的相机姿态估计方法
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    本研究提出了一种创新性的相机姿态估计方法，能够同时校正测角与定位误差，显著提升姿态估计精度。适用于机器人视觉、自动驾驶等领域。 在需要同时考虑测角误差与定位误差对精度影响的高精度场景下，提出了一种新的相机姿态估计算法。该算法改进了传统的最小二乘平差方法，在迭代过程中将定位误差的协方差投影到单位球面上，并将其与角度测量中的误差协方差进行融合。为了处理在投影过程依赖于待估计参数的问题，采用了块松弛迭代的方法。通过使用合并后的协方差作为权重来构建加权最小二乘平差方程，从而得出当前迭代状态下的相机姿态估计值。 这种方法将位置测量的误差模型与角度测量中的误差模型统一起来，在导弹发射车定向系统等应用场景中表现出良好的适用性，并且实验结果证明了其有效性。
     
  • PoseLib：最精简的求解器，用于相机姿态的校准估算
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    PoseLib是一款专注于相机姿态校准与估算的高效工具包，采用简洁设计提供精准求解方案。 姿势库提供了一系列用于相机姿态估计的最小解算器集合。重点在于使用不同类型的对应关系（例如点-点、点-线、线-点、线-线）进行校准绝对姿态估计问题的研究。该项目的目标是快速且有效地实现当前最先进的求解器，并确保这些求解器之间具有统一的调用接口。 此外，项目还致力于最小化外部和内部依赖性（目前仅限于外部）。大多数求解器都是独立设计的，以便可以轻松地将特定求解器提取出来并集成到其他框架中。在命名约定方面，我们将使用一种稍微非标准的方式表示各个求解器：p X p Y pl Z lp W ll，其中X、Y、Z和W分别代表2D点到3D点的数量、2D指向3D线的数量、2D线到3D点的数量以及2D线到另一条2D线的数量。带有u的前缀表示直立求解器，而g则用于广义摄像机求解器。 对于估计焦距和比例的求解器，则在其名称后分别添加f或s作为后缀。所有求解器都将解决方案以CameraPose的形式返回。
     
  • DLTMATLAB代码-Ro_PnL：利用分支定界法从线特征估计绝对相机姿态的MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于分支定界算法在MATLAB环境下实现的代码，旨在通过线特征精确估算绝对相机姿态。该方法能够高效准确地解决计算机视觉中关键的位姿估计问题。 这是使用分支定界法从线对应估计绝对相机姿态的Matlab代码，基于BnB算法进行全局最优相机方向估计。该框架复制自“使用直接线性变换的线对应的姿态估计”。它包含绘图函数aboxplot.m（AdvancedBoxPlotforMatlab）以及文件夹Ro_PnL中的两个函数：Ro_PnL和Ro_PnL_outlier。尝试运行“Ro_PnL_test_outliers.m”以获取比较结果。所有代码均已在Matlab2018a中测试。 日期：2020-01-01 作者：Yinlong.Liu
     
  • OpenCV相机姿态更新方法
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    简介：本文介绍了一种基于OpenCV库的相机姿态实时更新方法，通过优化算法提高姿态估计准确性与稳定性，适用于各种计算机视觉应用场景。 使用OpenCV中的solvePnP函数可以计算相机姿态（包括旋转和平移）。
     
  • Python中的图像处理与相机姿态估计
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    本课程聚焦于利用Python进行图像处理及相机姿态估计，涵盖OpenCV库的应用、图像分析技术以及如何通过编程实现精确的姿态计算。 1. 学习了PCA主成分分析和SVD矩阵奇异值分解的原理； 2. 使用GML软件打印棋盘纸并对相机进行了标定； 3. 利用已标定好的相机矩阵以及之前学习到的SIFT算法和RASIC算法来估计相机的姿态。
     
  • C++中计算位姿相对变换矩阵的方法
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    本文介绍了在C++编程环境中计算两个坐标系之间相对姿态变换矩阵的方法，包括旋转和平移的综合运用。 输入是两帧的位姿数据，并将其放入qw、qc、tw、tc中。请注意，qw和qc中的第一个参数对应TUM GroundTruth里位姿的最后一项。输出结果为这两帧之间的变换矩阵T。