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PoseLib:最精简的求解器,用于相机姿态的校准估算

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简介:
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。

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客服
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  • PoseLib姿
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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。
  • 折射下绝对姿:Refractive_Pose
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    Refractive_Pose是一款创新算法工具,专门用于通过复杂光学条件下的图像数据来精确计算并确定相机的姿态。该工具利用光线折射原理优化了在透明或半透明介质中拍摄物体时的定位准确性,适用于增强现实、自动驾驶及机器人视觉等领域中的应用需求。 此 MATLAB 代码实现了相机后方交会绝对位姿问题的最小和接近最小求解器,其中相机通过已知折射平面观察已知结构。有关算法的详细信息,请参阅论文“Absolute Pose for Cameras Under Flat Refractive Interfaces”,作者为 S. Haner 和 K. Åström,在 CVPR 2015 上发表。
  • AlphaPose:多人姿计系统(Python)
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    简介:AlphaPose是一款基于Python的先进工具,专门用于实现高效、准确的多人姿态识别与跟踪,在计算机视觉领域表现卓越。 AlphaPose 是一种高精度的多人姿态估计系统,在COCO数据集上实现了72.3 mAP(比Mask-RCNN高出8.2个百分点),在MPII数据集上的mAP值达到了82.1,是首个实现如此高水平表现的开源系统。为了将同一个人的所有姿势关联起来,AlphaPose 提供了一个名为 Pose Flow 的在线姿态跟踪器,并且它还是第一个在 PoseTrack 挑战数据集中展示性能的系统。 以下是 AlphaPose 过去的一些重要发布和更新: - 2019 年 12月:发布了 v0.3.0 版本,实现了更小模型与更高精度。 - 2019年4月:AlphaPose 的 MXNet 版本正式推出,在 COCO 验证集上以每秒处理23帧的速度运行。 - 2019 年2月:CrowdPose 已被集成到 AlphaPose 中,进一步增强了系统功能。 - 2018年12月:发布了 PoseFlow 的通用版本,速度比之前快了三倍,并支持姿势跟踪结果的可视化展示。 - 2018年9月:AlphaPose v0.2.0 版本发布,在COCO验证集上以每秒处理20帧的速度运行(平均每张图像4.6人)并达到71mA。
  • 姿计(一):基四个特征点姿及随文示例演示
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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。
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    本资源提供基于STM32平台的MPU6050六轴传感器姿态解算代码,包含高效的卡尔曼滤波算法以优化姿态估算精度。适用于需要高精度姿态数据的应用场景。 MPU6050是我们常用的六轴空间位置处理芯片。本段落档使用卡尔曼滤波的方法来提高数据的准确性。
  • 视觉无人姿.pdf
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    本研究探讨了利用计算机视觉技术进行无人机姿态估计的方法,通过分析图像数据实现精准的姿态检测与跟踪,提高无人机在复杂环境中的自主导航能力。 基于计算机视觉的无人机位姿估计的研究探讨了如何利用先进的计算机视觉技术来提高无人机在复杂环境中的定位精度和稳定性。通过分析图像数据,研究提出了创新的方法以实现对无人机位置、方向等关键参数的有效估算,为提升无人飞行器的操作性能提供了新的可能途径。
  • 激光束空间姿方法
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    本研究提出了一种创新性的激光束空间姿态高精度校准技术,通过优化算法实现对激光器在三维空间中的精确调整与定位,确保其稳定性和指向精度。该方法适用于卫星通信、精密制造等领域,显著提升系统性能和可靠性。 关节型激光传感器是一种新型的跨尺度空间、非接触式的三维坐标测量仪器。为了实现其精密测量功能,必须精确标定系统参数,特别是需要准确确定激光束的空间位置与姿态。本段落提出了一种结合平面靶标和球靶标的激光束空间位姿标定方法。通过建立像素坐标系和世界坐标系之间的矩阵关系,可以获取到激光点的三维坐标信息,并进一步利用直线拟合来获得激光束在空中的具体姿态。同时,转台旋转轴的空间位置与姿态可以通过最小区域圆拟合技术得到精确测定。实验结果显示,在1米测量范围内,传感器系统的最大距离误差仅为0.05毫米,证明了新标定方法的有效性和准确性。
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    本项目利用MATLAB Simulink环境实现了一种实时扩展卡尔曼滤波(EKF)的姿态估计系统。通过该模型,能够对传感器数据进行有效处理和融合,提高姿态估计精度。适用于无人机、机器人等领域。 Simulink 的实时 EKF 姿态估计使用随附的 Simulink 模型可以实现从各种来源获取实时加速度计、陀螺仪和磁力计数据,以估算设备的欧拉角。该模型采用扩展卡尔曼滤波器 (EKF),这在 UAV 和许多飞行控制器(例如 Pixhawk)中很常见。 输入: - 加速度计数据应为 m/s² - 陀螺仪数据应为 rad/s - 磁力计数据应该是 ut dt (时间步长可以是固定或可变,单位以秒计算) 输出:欧拉角表示的滚转、俯仰和航向(偏航),均用弧度表示。 请记得在 Matlab 设置中添加 AHRS-master 文件夹及其子文件夹路径。不久后我将发布一个演示视频。
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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。
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