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PnP位姿估计的Matlab工具包。

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简介：
该最新的位姿估计工具箱，其关联的学术文献为“Very Fast Solution to the PnP Problem with Algebraic Outlier Rejection”。PnP问题在计算机视觉领域中被广泛认为是根基性且重要的经典课题，它主要用于确定目标物体的精确三维位置以及姿态。

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  • PnP姿态估算Matlab工具包
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    PnP姿态估算Matlab工具包是一款用于计算相机姿态的软件包，它提供了多种 Perspective-n-Point (PnP) 算法实现，适用于快速原型设计和研究。 最新的位姿估计工具箱基于文献《Very Fast Solution to the PnP Problem with Algebraic Outlier Rejection》开发而成。PnP问题在计算机视觉领域中是一个非常基础且经典的问题，主要用于测量目标的三维位置姿态。
     
  • 头部姿态估计-PnP问题.zip
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    本项目探讨了计算机视觉中的PnP（Perspective-n-Point）问题，专注于通过已知三维坐标和对应的二维图像点来估算相机的姿态。包含多种算法实现与比较分析，适用于机器人视觉、增强现实等场景研究。 PnP问题的求解方法包括P3P、直接线性变换（DLT）、EPnP以及UPnP等多种方式，此外还有非线性的Bundle Adjustment。旋转平移矩阵T共有12个维度，因此至少需要6对匹配点才能实现矩阵T的线性求解，这种方法被称为DLT。当提供的匹配点多于6对时，则可以采用SVD等方法来解决超定方程并寻找最小二乘解。
     
  • 头部姿态估计：利用OpenCV处理PNP问题的方法
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    本文章介绍了一种基于OpenCV库解决摄影机位姿估算（PNP）问题的方法，并详细讲解了如何进行头部姿态估计。 在计算机视觉领域中，姿势估计通常指的是对象相对于相机的相对方向。特别是“透视n点”问题（PNP问题）是姿态估计中的一个重要方面。 为了安装所需的包，请使用以下命令： ``` pip install -r requirements.txt cd models bash downloader.sh cd .. ``` 用法说明： - 从图像获取姿势：运行 `python head_pose_from_image.py -h`。 - 从网络摄像头获取姿势：运行 `python head_pose_from_webcam.py -f 1 -s 0`（其中 `-f` 参数设置焦距，例如为1；而 `-s` 参数用于选择设备源编号）。 - 可视化3D模型：使用命令 `python Visualize3DModel.py`。 以上是头部姿势估计在OpenCV中的应用示例。
     
  • MATLAB UKF状态估计工具包
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    MATLAB UKF状态估计工具包提供了一套基于无迹卡尔曼滤波算法的状态估计解决方案，适用于复杂非线性系统的参数和状态跟踪。 利用UKF滤波器进行状态估计的算法可以通过MATLAB代码实现。这段代码主要用于执行基于UKF的状态估计任务。
     
  • 基于单目视觉的位姿估计算法
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    本研究聚焦于开发一种高效能的单目视觉算法，用于精确估计物体或机器人的位置与姿态。通过优化现有技术，该方法能够在各种复杂环境中实现稳定的性能表现，为机器人导航、自动驾驶等应用提供关键支持。 单目视觉的位姿估算算法使用了基于正交迭代的策略，并提供了MATLAB代码实现。这套代码包含测试程序和主程序两部分，在测试程序中可以对比评估估算结果的精度。
     
  • 基于EKF的Matlab姿态估计算法实现
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    本简介讨论了利用扩展卡尔曼滤波（EKF）技术在MATLAB环境中进行姿态估计的具体算法设计与实现。通过引入EKF优化算法精度及稳定性，本文提出了一套适用于多种传感器数据融合的姿态估计算法框架，并详细探讨了其实现过程中的关键技术问题及其解决方案。 在MATLAB图像处理中使用扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter, EKF）进行姿态估计算法可以用来估计飞行器或其他物体的姿态（即旋转状态）。该算法通常基于惯性测量单元（IMU）及其他传感器的数据来进行。 以下是此算法的基本原理： 1. **系统动力学建模**：首先，需要建立用于姿态估计的动态系统模型。一般采用旋转矩阵或四元数来描述姿态，并通过刚体运动方程等物体运动公式构建状态转移方程式，从而将物体的旋转运动与传感器测量值联系起来。 2. **测量模型**：在EKF中，需创建一个连接系统状态（即姿态）和传感器测量值的数学模型。通常情况下，利用惯性测量单元(IMU)来获取加速度计及陀螺仪的数据，并通过动态模型将这些数据与姿态估计关联起来。 3. **状态预测**：每个时间步内，使用状态转移方程对系统的当前状态进行预估。此步骤中会运用先前的姿态估算值和系统动力学模型来进行下一次时间点的旋转位置预测。 4. **测量更新**：当接收到新的传感器数据后，需利用建立好的测量模型将预测的状态与实际的测量结果相比较，并依据这种差异来调整状态估计。这一过程通过卡尔曼增益实现对预估值和实测值的有效融合，从而优化系统姿态估算的结果。
     
  • 人类姿态估计论文：2D与3D人体姿势估计
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    本文综述了人类姿态估计领域的研究进展，重点探讨了二维和三维人体姿势估计的关键技术、挑战及未来发展方向。 人的姿势估计文件涵盖2015年11月至2016年2月期间的研究成果，其中包括利用其他联合关节的3D深度卷积描述符进行动作识别，并采用了使用深度共识投票的人体姿势估计方法以及通过卷积部分热图回归来实现人体姿态估计。此外，还介绍了用于人体姿势估计的堆叠沙漏网络、DeeperCut模型（更深入、更强壮且更快的多人姿势估计算法）、迈向视点不变性的3D人类姿势估计研究和基于贝叶斯图像的方法进行3D姿势估计。 2016年5月的研究成果包括保持不变SMPL，该方法能够从单个图像中自动估算出3D人体姿态及形状。另外，还有针对3D人体姿势估计算法的顺序方法——身体关节定位与标识分离技术。 在没有具体提及联系方式的情况下，继续介绍2016年9月至2017年2月期间的研究成果：其中包括使用CRF-CNN对人体姿势估计中的结构化信息进行建模的方法以及采用MoCap指导的数据增强方式来进行野外环境下的3D姿态估计算法改进。
     
  • 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。
     
  • 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.