Advertisement

相机位姿估计：基于四个特征点推断相机姿态，并附带示例演示。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
通过利用四个特征点，可以对相机的姿态进行精确估计。在随后的演示示例中，我们采用 OpenCV 库，基于特征点的方法来实现位姿的推算。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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
    优质
    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
    优质
    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.
     
  • Python中的图像处理与相机姿态估计
    优质
    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。
     
  • 兼顾测角和定位误差的相机姿态估计方法
    优质
    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。
     
  • Basler相机演示示例
    优质
    本示例展示了如何使用Basler相机进行图像采集和处理，涵盖相机设置、连接测试及基本编程技巧，适用于工业检测与机器视觉应用初学者。 在Qtcreator的运行环境下安装pylon，并完成development版本的安装后，需要更改pro文件中的包含路径和库路径。设置完成后可以直接运行程序，实现曝光时间和增益控制相机的功能。
     
  • Imperx相机演示示例
    优质
    本视频展示了一系列由 Imperx 相机拍摄的高分辨率图像和视频片段，突出其卓越的成像质量和强大的功能特性。适合技术爱好者及专业用户参考。 Imperx相机是一款高端的专业级工业相机，在多个领域得到广泛应用，如机器视觉、科研、医疗及航空等。其卓越的图像质量和稳定的性能是它受到青睐的主要原因。针对该系列相机开发了一个C++演示程序（简称Demo），旨在帮助开发者更好地了解和学习如何实现实时图像采集功能。 这个Demo的核心知识点主要包括以下几个方面： 1. **C++编程**：掌握基本的C++语言知识，包括类、对象、函数及指针等概念是必要的。这有助于理解源代码。 2. **图像处理库**：Imperx相机Demo可能使用了OpenCV或PCL这类常用的图像处理库。熟悉这些库的功能和API接口对进行复杂的图像操作至关重要。 3. **设备驱动程序接口（DDI）**：了解特定的DDI标准，比如GigE Vision、Camera Link及USB3 Vision等，对于理解Demo如何控制相机非常重要。 4. **实时数据传输**：高效地从相机获取并传送数据至内存是保证图像采集效率的关键。这可能涉及到线程管理与缓冲区优化技术。 5. **图像校正和处理**：为了确保高质量的输出，Demo通常包含白平衡、曝光控制及色彩校正等预处理步骤。 6. **用户界面（UI）设计**：演示程序一般包括一个友好的交互式界面。开发者需要掌握如Qt或wxWidgets这样的UI框架来实现此功能。 7. **多线程编程**：为了提高响应速度，Demo可能采用多线程技术将图像采集和处理任务分配到不同的线程中执行。 8. **错误处理与调试**：学习如何在代码中加入适当的异常处理机制以及使用调试工具分析问题对确保软件质量至关重要。 通过研究这个Imperx相机的C++演示程序，开发者不仅能学会操作该款相机的方法，还能掌握图像处理项目的开发流程和技术要点。此知识对于从事相关领域的工作具有极大的帮助作用，并可在此基础上根据具体需求进行修改和扩展以满足更复杂的应用场景。
     
  • OpenCV相机姿态更新方法
    优质
    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）。
     
  • 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
    优质
    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
     
  • PX4中四元数姿态估计算法的推导
    优质
    本简介介绍了在开源无人机飞行控制器PX4中采用的四元数姿态估计方法，并详细推导了该算法的工作原理。通过数学模型和实际应用，解释了如何利用四元数简化欧拉角表示，提高姿态估计精度与稳定性。 1. `int AttitudeEstimatorQ::start()` 程序启动函数。 2. `void AttitudeEstimatorQ::task_main()` 进程入口。 3. 获取传感器数据，存储在`gyro[3]`中，并通过`DataValidatorGroup`验证其可靠性。 4. 使用uORB模型获取视觉和位置跟踪的数据。 5. 获取位置加速度（_pos_acc）。
     
  • Camera API2的相机演示示例
    优质
    本项目提供Camera API2的相机功能演示代码，涵盖拍照、预览等核心操作，旨在帮助开发者快速理解和使用Android系统中的高级相机API。 在Android平台上，Camera API2是自Android 5.0（API级别21）引入的一个全新相机框架，用于替代原有的Camera API1。它提供了一种更强大、灵活的方式来控制相机硬件，使开发者能够实现如手动对焦、曝光调整和高级图像处理等复杂功能。 以下是对使用camera API2进行相机应用开发所需知识的详细解释： 1. **Camera2接口**：Camera API2由多个接口组成，包括`CameraManager`、`CameraDevice`、`CaptureRequest`以及`ImageReader`。其中，`CameraManager`用于设备管理和权限控制；而代表实际硬件的是 `CameraDevice`; 使用 `CaptureRequest.Builder`, 可以构建并发送拍摄请求; 而通过 `ImageReader`, 则可以接收捕获的图像数据。 2. **预览功能**：在相机应用中，显示实时画面是至关重要的。这可以通过将`SurfaceView`或`TextureView`的surface传递给CaptureRequest.Builder来实现，从而设置预览流。 3. **拍照功能**：通过调用 `CameraDevice.createCaptureSession()` 方法可以创建一个捕获会话，并构造包含所需参数（例如JPEG质量、目标分辨率等）的 CaptureRequest。然后使用 CameraDevice 的capture或 captureSingleRequest方法进行拍摄操作。 4. **对焦模式切换**：开发者可以通过设置`CONTROL_AF_MODE`来选择不同的自动对焦方式，如自动对焦(AF)、连续自动对焦(CAF)，以及手动调整焦点选项。 5. **预览回调**：通过实现 `SurfaceHolder.Callback` 或者使用 `TextureView.SurfaceTextureListener`, 开发者可以在预览开始或停止时收到通知。此外, 也可以利用 RepeatingRequest 来持续监听实时帧，进行如人脸识别等操作。 6. **拍照回调**：当新照片可用时，会触发ImageAvailableListener事件，并提供一个包含图像数据的`Image`对象。开发者需要在处理完该图像后释放此对象以避免内存泄漏问题。 7. **流配置**：通过 `StreamConfigurationMap`, 开发者可以获取相机支持的各种预览、录制和图片尺寸及格式信息，从而根据需求选择合适的设置，并在创建CaptureRequest时指定这些参数。 8. **曝光控制**：Camera API2允许对诸如曝光时间、ISO感光度以及测光模式等进行精细调整。这可以通过使用 `CONTROL_AE_*` 和 `SENSOR_EXPOSURE_TIME` 参数实现。 9. **颜色效果和白平衡**：通过设定`CONTROL_EFFECT_MODE`及`CONTROL_AWB_MODE`, 开发者可以改变图像的色调与色彩准确性，以适应不同的场景需求。 10. **帧率控制**: 可以使用参数 `CONTROL_AE_TARGET_FPS_RANGE` 来设置预览或录制时的目标帧频范围。 11. **处理图像数据**：当通过ImageReader接收到捕获到的图片后, 开发者可以对其进行各种操作，例如裁剪、旋转及添加滤镜效果。此外，还可以利用OpenCV、RenderScript等其他库进行更复杂的图像处理任务。 12. **释放资源**: 应用程序结束时，请确保关闭CameraDevice和ImageReader以避免内存泄漏，并释放系统资源。 以上内容涵盖了使用camera API2开发相机应用所需了解的全部知识点。开发者通过学习这些知识，能够更好地理解和运用Camera API2, 创建出功能丰富且强大的相机应用程序。