运动结构中的正视和透视摄影模型有什么不同?
假设相机模型是拼字法,拼写和透视相机模型如何进行运动? 另外,这些技术彼此之间有何不同? 解决方案 说您有一个静态场景和移动的摄像头(或等效,僵化的移动场景和静态相机),您想从两个或更多图像中重建场景几何和相机运动.重建通常基于获得点对应关系,即您有一些方程式,应为点和相机运动解决这些方程. 该解决方案可以基于非线性最小化或各种近似值.可以通过拼字图或透视投影近似相机.在最简单的SFM情况下,可以通过拼字投影(或更一般地通过弱透视投影)来近似相机,在这种情况下,可以将场景恢复为缩放.但是,由于拼字图的特性,永远无法恢复垂直于图像平面的翻译. 较新的SFM方法使用透视投影,因为使用拼字图投影,我们无法恢复所有信息.通过完整的透视投影,我们可以恢复例如沿光轴的翻译.那就是几何形状和全运动可以恢复到全球尺度因子. 其他解决方案 要了解为什么选择每个方法时,我们需要查看相机的模型,当我们将其模拟为正交时,并且当我们将其模拟为透视图. 拼字摄像头模型是一种特
6 2024-03-19
编程技术问答社区
高斯和平均曲率是否适用于粗糙的表面?
对于我正在从事的项目,我已经成功执行了道路图像数据上的SFM过程,并且能够生成一个包含点云坐标(x,y,z),RGB值和正常的.ply文件. (NX,NY,NZ). 现在,我有兴趣从我拥有的数据中计算每个点的曲率值.我遇到过 python中的表面曲率Matlab等效,但据说实施了实施.仅在x,y和z为2D数组时工作. 如果道路表面非常粗糙,则高斯和平均曲率适用?给定,(x,y,z)坐标尺寸NX3的数据和(NX,NY,NZ)大小NX3的正常数据,我应该如何找到曲率? Python中是否有当前的实现? 解决方案 实际上我正在写 python库与点云一起工作. 使用原始点云,我知道的唯一"曲率"概念是使用从每个点附近获得的特征值计算的一个概念. 如果这是您的意思,这里是示例代码: from pyntcloud import PyntCloud cloud = PyntCloud.from_file("Box.ply") 这是Box.ply内部的示例点云
26 2023-06-09
编程技术问答社区
如何在OpenCV中估计两个摄像头的位置?
我有两个图像中的两组相应点.我估计了编码相机之间的转换的必需矩阵: E, mask = cv2.findEssentialMat(points1, points2, 1.0) 然后我提取了旋转和翻译组件: points, R, t, mask = cv2.recoverPose(E, points1, points2) 但是我如何实际获取两个摄像机的摄像机矩阵,以便我可以使用cv2.triangulatePoints生成一个小点云? 解决方案 这是我所做的: 输入: pts_l - set of n 2d points in left image. nx2 numpy float array pts_r - set of n 2d points in right image. nx2 numpy float array K_l - Left Camera matrix. 3x3 numpy float array K_r - Right Came
30 2023-05-09
编程技术问答社区
通过点的对应关系检测/纠正照片的变形
我意识到有很多与我要的蠕虫罐有关,但是我必须从某个地方开始.基本上,我要问的是: 给出了两张场景的照片,用未知摄像机拍摄,我可以在多大程度上确定照片之间的(相对)翘曲? 以下是1904年世界博​​览会的两幅图像.它们是在无线电报塔上的不同级别上采用的,因此相机或多或少地垂直排列.我的目标是从这些照片和其他照片中创建该区域的模型(在搅拌机中,如果很重要).我不是在寻找全自动解决方案,例如,我对手动选择点和功能没有任何问题. 在过去的一个月中,我已经教会了自己关于投射转变和外相几何形状的能力.对于一些照片,我可以通过从点对应关系找到基本矩阵 f 来做得很好.但是下面的两个使我有问题.我怀疑有某种扭曲 - 也许只是纵横比的变化,也许不仅仅是. 我的过程如下: 我找到了两张照片之间的对应关系(下面看到的红色锯齿线). 我通过MATLAB(实际上八度)运行点对以找到Epipoles.目前,我正在使用彼得·科维西(Peter Kovesi) peter for Com
三维重建和SfM相机的内在参数
我试图了解3D重建的基本原理,并选择与 OpenMVG . 但是,我已经看到证据表明,我询问的以下概念适用于 all/most sfm/mvs工具,而不仅仅是OpenMVG.因此,我怀疑任何计算机视觉工程师都应该能够回答这些问题,即使他们没有直接的OpenMvg经验. 我试图完全理解固有的摄像机参数,或者似乎被称为" camera instrinsics" "或" intinsic参数".根据OpenMVG的文档,摄像机的内在设备取决于用于拍摄图片的相机类型(例如,摄像机模型),其中OpenMVG支持五个模型: 针孔:3个内在参数(焦点,主点X,主点Y) 针孔径向1:4内在参数(焦点,主点X,主点Y,一个径向失真因子) 针孔径向3:6参数(焦点,主点X,主要点Y,3径向失真因子) 针孔棕色:8个参数(焦点,主点X,主点Y,5个失真因子(3级+2切向切角)) ) 针孔W/鱼眼失真:7个参数(焦点,主要点X,主点Y,4个失真因子) 所有这些都在他们的 WIKI页面
140 2023-03-24
编程技术问答社区
OpenCV中的recoverPose()函数是左旋的吗?
i进行了简单的测试,以进行OpenCV摄像头姿势估计.拥有照片并放大了相同的照片(放大)我使用它们来检测功能,计算必需矩阵并恢复相机姿势. Mat inliers; Mat E = findEssentialMat(queryPoints, trainPoints, cameraMatrix1, cameraMatrix2, FM_RANSAC, 0.9, MAX_PIXEL_OFFSET, inliers); size_t inliersCount = recoverPose(E, queryGoodPoints, trainGoodPoints, cameraMatrix1, cameraMatrix2, R, T, inliers); 因此,当我将原始图像指定为第一个图像,然后将缩放图像作为第二张图像时,我将翻译t接近[0; 0; -1].但是,第二个摄像机(缩放)几乎比对象更接近对象.因此,如果z轴从图像平面进
100 2023-03-24
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摄像机的姿势估计: 如何解释旋转和平移矩阵?
假设我在两个图像之间具有良好的对应关系,并尝试恢复它们之间的相机运动. 我可以使用OpenCV 3的新设施,因此: Mat E = findEssentialMat(imgpts1, imgpts2, focal, principalPoint, RANSAC, 0.999, 1, mask); int inliers = recoverPose(E, imgpts1, imgpts2, R, t, focal, principalPoint, mask); Mat mtxR, mtxQ; Mat Qx, Qy, Qz; Vec3d angles = RQDecomp3x3(R, mtxR, mtxQ, Qx, Qy, Qz); cout
摄像机的姿势估计。如何解释旋转和平移矩阵?
假设我在两个图像之间有良好的对应关系,并尝试恢复它们之间的相机运动.我可以为此使用 OpenCV 3 的新功能,如下所示: Mat E = findEssentialMat(imgpts1, imgpts2, focal, principalPoint, RANSAC, 0.999, 1, mask); int inliers = recoverPose(E, imgpts1, imgpts2, R, t, focal, principalPoint, mask); Mat mtxR, mtxQ; Mat Qx, Qy, Qz; Vec3d angles = RQDecomp3x3(R, mtxR, mtxQ, Qx, Qy, Qz); cout
5470 2022-07-19
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