structure-from-motion_编程技术问答社区_程序员问答知识库

以下是关于 structure-from-motion 的编程技术问答

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

0 2023-05-09 编程技术问答社区 python opencv structure-from-motion

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

22 2023-03-24 编程技术问答社区 computer-vision linear-algebra perspectivecamera 3d-reconstruction structure-from-motion

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，拼写和透视摄像头模型如何进行运动? 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.可以通过拼字法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(或更一般地通过弱的透视投影)近似相机，在其中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，当我们将其建模为正交时，以及当我们将其模拟为视角时. 拼字摄像头模型是一种特殊情况

10 2023-03-24 编程技术问答社区 opencv computer-vision augmented-reality structure-from-motion

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

58 2023-03-24 编程技术问答社区 computer-vision 3d-reconstruction structure-from-motion

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

60 2023-03-24 编程技术问答社区 c++ opencv computer-vision pose-estimation structure-from-motion

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

36 2023-03-24 编程技术问答社区 c++ opencv computer-vision coordinate-transformation structure-from-motion

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 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 2022-08-09 编程技术问答社区 python curve-fitting point-clouds smoothing structure-from-motion

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

5456 2022-07-19 编程技术问答社区 c++ opencv computer-vision coordinate-transformation structure-from-motion