首发于：公众号【3D视觉工坊】欢迎加入国内最大的3D视觉交流社区，1700+的领域从业者正在共同进步~1、DenseFusion:6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion(CVPR2019)主要思想：用于从RGB-D图像中估计一组已知对象的6D位姿，分别处理两个数据源，并使用一种新的densefusionnetwork来提取像素级的densefeat

作者：仲夏夜之星来源：微信公众号|3D视觉工坊(系投稿)3D视觉精品文章汇总：https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达论文题目：6DPoseEstimationusinganImprovedMethodbasedonPointPairFeatures作者：JoelVidal,Ch

我的项目是位姿估计，往往用到3D模型，一般在数据预处理的时候用，代码通常在dataset之类的文件中。

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达1.Category-level6DObjectPoseRecoveryinDepthImages作者在深度模态的背景下，解决类别级的物体6D位姿估计问题

我们的方法从单个RGB-D视图中估计3D对象位姿，当相机移动时，积累来自多个视图的位姿估计和非参数占用信息，并执行联合优化以对接触的多个接触目

对于视觉，单目经常拿到的数据点是二维，当然也有像双目、kinetic这样的深度相机拿到3d坐标，对于激光一般都是拿到的三维点云坐标。那么对于一些已经提取到的特征点，如何进行匹配，从而估计出传感器的运动，参考视觉十四讲第七讲，自己总结一下，便于以后查看：首先介绍以下相机的运动过程：世界系、相机系、归一化相机系、像素系世界坐标系固定下，有一点Pw(x,y,z)，相机在初始时刻在世界坐标系下的位姿已知，

视觉SLAM十四讲学习5位姿估计（7）光流法前言LK光流光流金字塔前言本篇继续位姿估计，光流法，光流跟踪。LK光流基于特征点的位姿估计中，特征匹配是比较耗时的过程。

位姿估计是已知一组世界坐标系3D点和其对应的图像坐标系下的2D点,去寻找他们之间转换关系.x=PX已知x和X,求P是位姿估计.已知x,x’和P,P’,求X是Triangulation.用数学表达式表达就是

摘要：点对特征是基于模型的6D位姿估计方法中最成功的一种，作为传统的

官方教学文档：https://visp-doc.inria.fr/doxygen/visp-daily/tutorial_mainpage.html  本文主要介绍了如何使用ViSP实现根据特征点进行位姿估计

slam系统分为前端和后端，其中前端也叫视觉里程计，视觉里程计根据相邻图像的信息进行粗略的位姿估计，为后端提供较好的初始值，发展至今，视觉里程计的算法主要分为两大类：特征点法与直接法；其中特征点法具有稳定

觉SLAM位姿估计（总结）版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

标记地面点点云聚类点云发布其他函数空间分配函数allocateMemory变量初值设置函数resetParameters参数和变量FeatureAssociation.cpprunFeatureAssociation函数特征提起和匹配位姿估计

在看ch7中遇到了g2o::OptimizableGraph::Vertex::clone()const’未定义的引用的问题。为了方便以后复现，记录如下:我的环境配置Pangolin0.5Opencv3.4.16cere1.14g2o在slambook2的3rdparty中获取的cmake3.22.20211211eigen3.3.7sophus0.9.5//注意不用gitclone。直接下载zi

写在前面：这次要实现的功能：实时检测棋盘格相对于摄像头的距离以及位姿。为此主要步骤可分为以下三个步骤：标定图片的拍摄、相机的标定、以及棋盘格位姿的实时解算。目录1.标定图片的拍摄2.相机的标定3.棋盘格位姿的实时解算4.需要注意的点5.运行效率问题1.标定图片的拍摄棋盘格图片打印上面的图片，尽量铺满一张A4纸，边缘留出一定的空白以方便握持。这里使用的是10×7的棋盘格，内部有9×6个角点。然后使用

目录算法目的算法应用场景算法优点相关概念点内涵算法算法实现tracking线程步骤单目相机初始化成功条件单目相机初始化器初始化后续初始位姿估计跟踪局部地图关键帧的创建参考关键帧局部建图线程构建地图步骤好的地图点标准创建新地图点地图点融合冗余关键帧的标准回环检测线程步骤回环匹配连续性检测更详细的解释

SLAM实践—2d-2d位姿估计（c++）前言最近也看了许许多多关于slam，vo，特征点检测匹配，光流法相关的资料。想着自己能动手实践一下，先从最简单的2d-2d位姿估计开始吧，也顺便记录下踩的坑。

ResearchObjective（四）ProblemStatement（五）Method5.1LossFuction5.2网络架构和inference5.2.1目标检测任务5.2.23D目标检测任务5.2.3人体位姿估计

这里面很重要的一点就是说了：使用estimatePoseSingleMarkers估计Marker的位姿，得到的即是即是R和t，R和t应该就是旋转矩阵与平移矩阵。https://blog.csdn.net/sinat_16643223/article/details/112912961https://blog.csdn.net/sinat_16643223/article/details/1142

近期在搭建SLAM-AR的过程中，需要用到Marker作为虚拟坐标系的参考，使用了开源库ArUco实现了该功能。本文最早发布于keenster.cn参考文献ArUcomarkerdetection(arucomodule)1、ArUco和ChArUco介绍ArUco标记是可用于相机姿态估计的二进制方形基准标记。它们的主要优点是检测功能强大，快速且简单。但是，ArUco标记的问题之一是，即使在应用亚

SLAM实践—2d-2d位姿估计（python）前言最近也看了许许多多关于slam，vo，特征点检测匹配，光流法相关的资料。

目的：通过对基于深度学习的二维和三维位姿估计方法进行系统的分析和比较，根据它们的输入数据和推理过程，对目前基于深度学习的二维和三维位姿估

opencvcalib3d——主要包含相机标定和立体视觉等功能，例如物体位姿估计、三维重建、摄像头标定等。

目录摘要关键词1目标检测1.1YOLO-V3模型1.2算法优化2抓取位姿估计2.1五维抓取框2.2抓取位姿估计模型2.3角度优化3实验结果与分析3.1目标检测3.2抓取位姿估计3.3机械臂抓取实验4结论摘要工作内容效果提升复杂环境中目标检测的效果采用通道注意力机制对

现有方法中，基于PnP几何优化的位姿估计方法往往通过深度网络提取2D-3D关联点，然而因为位姿最优解在反向传播时存在不可导

目录VSLAM学习(一)三维运动、相机模型、SLAM模型VSLAM学习(二)非线性优化VSLAM学习(三)单目相机位姿估计VSLAM学习(四)BundleAdjustment一、前置知识点1.1最小二乘项最小二乘是一种求参数优化损失的方法

非滤波单目视觉slam主要分为以下8部分数据类型数据关联初始化位姿估计地图维护地图生成失效恢复回环检测数据类型直接法(稠密，半稠密)基本原理是亮度一致性约束，J(x,y)=I(x+u(x,y)+v(x,

在做位姿估计或三维重建相关任务时，为了更直观的理解和判断算法的过程和结果，需要把相对位姿可视化。

跟踪线程Tracking各成员函数/变量跟踪状态初始化单目相机初始化:`MonocularInitialization()`双目/RGBD相机初始化:`StereoInitialization()`初始位姿估计根据恒速运动

文章目录一、二维方向:图像分类、识别(19)(好像有点晚了)目标检测(38)(很火的，很多人都在做)图像分割(也很火，比检测难，但用到分割的方向很多)(50)行为\动作识别(13)人体位姿估计(26)时序动作检测

相机位姿估计问题——》1.根据配对点的像素位置求出本质矩阵E或者基础矩阵F2.根据E或者F求出R,tE,F只相差了相机内参，而相机内参在SLAM中通常已知。对极约束摘自高翔《视觉S

一.姿态估计（使用的是IntelRealSenseD435i深度相机）该功能的实现代码在aruco_mark目录下的detect_aruco_dynamic_realsense_pub.py1.realsense的前期驱动和库的安装配置需要去安装官方的可视化界面和SDK,我基于的OS是unbuntu16.04，安装驱动和配置可能是漫长的解决报错的过程。注：必须要使用USB3.0以上的接口才能承受大

-----------------------------------------------------------------------------------使用opencv的aruco库进行位姿估计

概述ICP用来求解3D-3D的位姿估计问题。

目录VSLAM学习(一)三维运动、相机模型、SLAM模型VSLAM学习(二)非线性优化VSLAM学习(三)单目相机位姿估计VSLAM学习(四)BundleAdjustment一、对极几何约束相机在不同位姿拍到世界中同一个路标

目录VSLAM学习(一)三维运动、相机模型、SLAM模型VSLAM学习(二)非线性优化VSLAM学习(三)单目相机位姿估计VSLAM学习(四)BundleAdjustment一、重投影误差1.1误差项前面学过了

目录VSLAM学习(一)三维运动、相机模型、SLAM模型VSLAM学习(二)非线性优化VSLAM学习(三)单目相机位姿估计VSLAM学习(四)BundleAdjustment一、三维空间刚体运动1.1旋转矩阵同一向量在不同坐标系下的坐标不同假如有两组坐标系

图像修复图像翻译超分辨率去噪/去模糊/去雨去雾风格迁移三维视觉三维重建场景重建/视图合成点云神经网络架构设计CNNTransformerMLP神经网络架构搜索人体解析/人体姿态估计动作识别/检测视觉定位/位姿估计光流

对极约束求解相机运动7.5三角测量7.6实践:三角测量7.73D-2D:PnP7.7.1直接线性变化7.7.2P3P7.7.3最小化重投影误差求解PnP7.8实践:求解PnP7.8.1使用EPnP位姿7.8.2手写位姿估计

参考：2021-06-23基于AprilTag的位姿估计，原理，完整代码（相机坐标系、世界坐标系）-简书Apriltag使用之二：方位估计(定位)_arczee的博客-CSDN博客_apriltag位姿估计

slslam----基于线特征的双目SLAM系统（关键知识点整理）1.注2.line提取与跟踪2.1简要2.2主要代码2.2.1linemap结构2.2.2添加line进linemap3.当前帧位姿估计

本文感兴趣的是单人位姿估计，它是其他相关问题的基础，如多人位姿估计[6，27，33，39，47，57，41，46，17，71]，视频位姿估计与跟踪[49，72]等。

TensorRT的安装参考了下面的文章，在此表示感谢https://blog.csdn.net/zong596568821xp/article/details/86077553AnacondaTensorRT对版本的要求也是较为严格的，为方便配置各种软件我建议在Anaconda的虚拟环境中操作防止破坏现有依赖。这篇文章中我介绍了Anaconda环境的配置：https://blog.csdn.net

该工程还未完全完成！之后随着项目的进行将逐渐完善，如果您在参考博客的过程中遇到解决不了的问题欢迎直接与我联系！YOLOV4出来也几天了，论文大致看了下，然后看到大量的优秀者实现了各个版本的YOLOV4了。Yolov4论文:https://arxiv.org/abs/2004.10934AB大神Darknet版本的源码实现:https://github.com/AlexeyAB/darknet本文针

ORB-SLAM2以下5,6,7,8几项是TUM计算机视觉组全家桶，官方主页5.DSO6.LDSO7.LSD-SLAM8.DVO-SLAM9.SVO10.DSM11.openvslam12.se2lam（地面车辆位姿估计的视觉里程计

关键词：相机位姿估计，单目尺寸测量，环境探知用途：基于相机的环境测量，SLAM，单目尺寸测量文章类型：原理说明、Demo展示@Author：VShawn@Date:2016-11-28@Lab:CvLab202

http://www.cnblogs.com/singlex/p/6037020.html关键词：空间旋转、旋转轴、刚体旋转用途：相机位姿估计、无人机位姿估计文章类型：概念、公式总结（本文不带推倒过程，

因为在科研中需要使用VINS-mono算法来为无人机提供位姿估计信息，因此需要搞清楚VINS-mono相应坐标系以及无人机坐标系之间的关系。

www.mvig.org/research/alphapose.html论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.00137.pdf（2018年论文）简介：AlphaPose是一种非常精确的实时多人位姿估计系统

slam实践–3d-2d位姿估计（简易vo）一、前言3d-2d的位姿估计（这里指简单的vo）可就比2d-2d的位姿估计难很多了，不过主要的思想也是蛮简单的。