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折射下的相机绝对姿态求解器:Refractive_Pose

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简介:
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。

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  • 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。
  • PoseLib:最精简,用于姿校准估算
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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。
  • 变换和变换——工业人位姿描述及齐次变换
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    本文探讨了工业机器人中的相对变换与绝对变换概念,并深入分析了机器人位姿描述及其在空间中应用的齐次变换技术。 十、相对变换与绝对变换 相对变换:若变换是基于上一次变换得到的坐标系进行,则称为相对变换。 绝对变换:若变换是相对于参考坐标系进行,则称为绝对变换。 相对变换结果: 顺序相乘! 绝对变换结果: 逆序相乘! 十一、左乘和右乘 左乘:在某一变换矩阵左侧乘以一个矩阵,表示为绝对变换; 右乘:在某一变换矩阵右侧乘以一个矩阵,表示为相对变换。 一旦确定了变换性质,则无需再标明所基于的坐标系。
  • IMU姿标定方法及其应用.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。
  • 基于C++四步移多频外差法
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    本研究提出了一种基于C++实现的四步相移多频外差算法,用于高效精确地计算光学干涉测量中的绝对相位信息。 四步相移多频外差法用于获取绝对相位(用C++实现)。
  • DLTMATLAB代码-Ro_PnL:利用分支定界法从线特征估计姿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
  • 路径和路径详
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    本文深入解析了计算机文件系统中的绝对路径与相对路径的概念、区别及应用场景,帮助读者掌握路径选择技巧。 新手在安装 Perl 程序时常常分不清绝对路径和相对路径,不知道该如何设置。希望通过本段落的介绍,能让大家对此不再感到困惑。
  • 实数
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    本文介绍如何计算和理解实数的绝对值概念,解释了绝对值的基本定义、性质及其在数学中的应用。 用C语言编写求一个实数绝对值的代码如下: ```c #include int main(void) { float a; printf(a=:); scanf(%f, &a); if (a < 0) a = -a; else a = a; printf(%f\n, a); return 0; } ```
  • OpenCV姿更新方法
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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)。
  • 基于QUEST算法方向-MATLAB开发
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    本项目采用MATLAB实现QUEST算法,用于精确计算传感器的绝对方向。它提供了一个高效、稳定的解决方案,适用于各种导航和定位系统中的定向需求。 该函数用于计算方向和平移量以实现两个对应的3D点集pi和qi之间的转换,使得它们通过公式 qi = R*pi + t 相关联。此功能基于Shuster的QUEST算法,这是一种广泛应用于航天领域的技术,旨在估计姿态变化,在MD Shuster 和 SD Oh 的论文《从向量观测》中进行了详细描述(发表于1981年)。此外,还有一个基于FOAM算法实现绝对方向估算的代码版本。