博客
关于我
OpenCV4每日一练day11:单目位姿估计
阅读量:234 次
发布时间:2019-02-28

本文共 726 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

单目位姿估计

一、单目位姿估计的基本原理

单目位姿估计是通过分析相机的成像特性,计算出相机在空间中的姿态和位置。具体而言,已知相机的内参矩阵和畸变系数,以及世界坐标系中的若干空间点的三维坐标及其在图像中的投影坐标,可以通过解算得到世界坐标系到相机坐标系的旋转向量和平移向量。

通过这种方法,可以将世界坐标系视为前一时刻相机坐标系的姿态,利用空间点的三维坐标和对应的图像点坐标,估计相机在时间上的运动变化,从而获得视觉里程计信息。

需要注意的是,由于单目相机缺乏深度信息,若输入的三维坐标为真实物理尺度坐标,所得平移向量即为真实物理尺度平移量;否则,平移向量可能存在比例放缩。

二、OpenCV中的位姿估计函数

在OpenCV4库中,提供了solvePnPsolveP3P等函数用于估计旋转向量和平移向量。solvePnP函数可以处理多于三个点的点配准问题,计算精度更高;而solveP3P函数专门处理恰好三个点的情况。

通过solvePnP函数,可以得到旋转向量和平移向量,这些参数可以进一步转换为旋转矩阵和平移矩阵,便于实际应用中使用。

三、单目位姿估计实例

在实际应用中,常常会使用标定板来标注内角点。通过OpenCV提供的函数,首先读取图像并提取标定板角点,然后根据已知的内参矩阵和畸变系数,通过solvePnP函数计算出旋转向量和平移向量。

以下是常用的实现步骤:

  • 读取输入图像并转换为灰度图像
  • 提取标定板角点坐标
  • 生成空间三维坐标(假设标定板位于世界坐标系的z平面)
  • 使用solvePnP函数解算旋转向量和平移向量
  • 将旋转向量转换为旋转矩阵
  • 显示计算结果
  • 通过上述方法,可以实现对单目相机位姿的准确估计,为视觉里程计等应用提供重要数据支持。

    转载地址:http://dthp.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    numpy最大值和最大值索引
    查看>>
    NUMPY矢量化np.prod不能构造具有超过32个操作数的ufunc
    查看>>
    Numpy矩阵与通用函数
    查看>>
    numpy绘制热力图
    查看>>
    numpy转PIL 报错TypeError: Cannot handle this data type
    查看>>
    Numpy闯关100题,我闯了95关,你呢?
    查看>>
    nump模块
    查看>>
    Nutch + solr 这个配合不错哦
    查看>>
    NuttX 构建系统
    查看>>
    NutUI:京东风格的轻量级 Vue 组件库
    查看>>
    NutzCodeInsight 2.0.7 发布,为 nutz-sqltpl 提供友好的 ide 支持
    查看>>
    NutzWk 5.1.5 发布,Java 微服务分布式开发框架
    查看>>
    NUUO网络视频录像机 css_parser.php 任意文件读取漏洞复现
    查看>>
    NUUO网络视频录像机 upload.php 任意文件上传漏洞复现
    查看>>
    Nuxt Time 使用指南
    查看>>
    NuxtJS 接口转发详解:Nitro 的用法与注意事项
    查看>>
    NVDIMM原理与应用之四:基于pstore 和 ramoops保存Kernel panic日志
    查看>>
    NVelocity标签使用详解
    查看>>
    NVelocity标签设置缓存的解决方案
    查看>>
    Nvidia Cudatoolkit 与 Conda Cudatoolkit
    查看>>