pose-estimation

    0熱度

    1回答

    我想首先在點雲數據上擬合3個圓柱體。主要目標是提取手部姿勢。 我有(~1300點每幀,其中一些是櫥櫃和書桌旁邊的人),我讀入Matlab,然後只工作在「手臂」圓柱內的點。我將如何去做這件事?我想我會使用ICP並從形狀中抽取許多點,但是我不知道如何去做到這一點,也不知道如何將變換與圓柱體的參數精確關聯(我認爲這應該是高度,半徑,圓筒的中心底點和方向)。 任何幫助或資源,我可以學會如何做到這一點會有所

    0熱度

    2回答

    我知道一個三維重建,你可以從兩個圖像獲得除了比例因子一切。 但是,您能計算出第一張圖像中的一個點位於第二張圖像的哪個位置。比例因子在這裏不應該是有趣的?! sensorCheckPoint.x = (pixelCheckPoint.x - principlePoint.x)/focal; sensorCheckPoint.y = (pixelCheckPoint.y - principlePoi

    8熱度

    1回答

    你好,我的目標是開發頭部跟蹤功能,用於飛機(模擬器)駕駛艙,以便提供AR支持民用飛行員降落並在惡劣的視覺條件下飛行。 我的方法是檢測其中我知道3D座標的特徵點(在黑暗模擬器LED中),並計算估計的(頭戴式相機)姿態[R | t](旋轉和平移相連)。 我有問題是估計姿態似乎總是錯的,我的3D點(這也是我用來估計姿勢)的投影不與2D圖像點重疊(或不可見)。 我的問題是: 我怎麼能估計相機姿態與一組給定

    1熱度

    1回答

    在紙視覺測距第一部分,它表示我們可以使用單眼情況下的3d-2d運動估計獲得攝像機位置(它需要三個圖像)。 因此,我使用3d-2d運動估計從函數solvePnPRansac中獲得了Rvec和tvec。 問題是如何獲取相機位置並從Rvec和tvec中繪製其軌跡。 以下兩個公式是正確的? 1.Rcur = RVEC * RCUR 2.tcur = TCUR +規模*(* RCUR tvec) Beacu

    0熱度

    1回答

    我有兩個由校準攝像機從兩個不同位置獲得的圖像。我也有圖像之間的二維點的對應關係。一些點有深度信息,所以我也知道他們的3D座標。我想計算圖像之間的相對姿勢。 我知道我可以從2D點計算基本矩陣或基本矩陣。我也知道PnP可以通過2D到3D的對應關係找到姿勢,並且它也可以獲得3D點的對應關係。但是,我不知道任何利用所有可用信息的算法。有沒有?

    2熱度

    2回答

    我使用了Nister的5點方法來計算基本矩陣。使用RANSAC和Sampson錯誤閾值進一步改善了異常值抑制。我隨機選擇5個點集,估計基本矩陣並評估匹配向量的Sampson誤差。其Sampson誤差低於閾值t的點座標(在我舉例的示例中設置爲0.01)被設置爲非正常值。對所有基本矩陣都重複這個過程,我們保留一個具有最高得分的內點。 我已經注意到d的大部分值,即sampson錯誤的向量太大:例如,如果

    7熱度

    3回答

    我正在嘗試使用我的攝像頭從已知全局位置的四個基準圖像獲取全局姿態估計值。 我檢查了很多stackexchange問​​題和一些論文,我似乎無法得到一個正確的解決方案。我確實得到的位置編號是可重複的,但與攝像機的運動絲毫不成比例。僅供參考我正在使用C++ OpenCV 2.1。 At this link is pictured我的座標系和下面使用的測試數據。 % Input to solvePnP(

    0熱度

    1回答

    參照這樣的問題:Computing x,y coordinate (3D) from image point 如果我在像素(未單位mm)測量的點的座標Z,怎麼可以做同樣的事情顯示在上面的問題?

    1熱度

    1回答

    我想從點對應中估計一個基本矩陣。我將初始值設置爲[rx,ry,rz,tx,ty,tz]爲0. 但是我遇到的第一個問題是,如果所有翻譯向量條目都爲零,則基本矩陣將爲零。 我的權利矩陣不能使用,如果我得到純旋轉? 數學: E = R [R^T t]x 哈特利,Zisserman:多視圖幾何第257頁 我應該使用這樣計算初始化值 '規範化8點' 的線性算法?

    0熱度

    1回答

    我試圖估計我的相機和我用於校準的棋盤之間的距離。但是我在棋盤上的點上Z值有很大的不同(993 - 1021毫米)。棋盤與攝像機平行,所以我期望攝像機中心和棋盤平面上任意點之間的Z值應該相同。 我做錯了什麼? 代碼: import numpy import cv2 #from cv2.calibrateCamera. imagePoints = numpy.array([[185.38619