3D-2D

视觉SLAM理论到实践系列（六）——特征点法视觉里程计（4）

理论到实践专栏文章目录视觉SLAM理论到实践系列文章视觉SLAM理论到实践系列文章链接视觉SLAM理论到实践专栏前言视觉SLAM理论到实践系列（六）——特征点法视觉里程计（4）三角测量原理部分实践部分注意3D

yangtsejin·2023-12-17 10:01

单目slam--尺度漂移

书慕遮·2023-12-15 10:45

判断点是否在三角形内 3D-2D

-----------------------------------------3D---------------------------------------文章出处：https://www.cnblogs.com/graphics/archive/2010/08/05/1793393.html原作者：zdd注明：我只是为了自己学习照搬概述：给定三角形ABC和一点P(x,y,z)，判断点P是

雅典娜的棒槌·2023-10-28 03:35

三维重建_基于图像的三维重建_面片/光度一致性

多视角立体重建包含：（输入稀疏点云、各个图像位姿、图像）先进行立体对（3D-2D,2D-2D）的选择，然后计算深度图，接着进行深度图细化(比如剔除不可靠的3D点)，最后进行深度的融合（比如剔除重复的/遮挡的空间点

惊鸿一博·2023-08-20 18:31

ORB-SLAM2第四节---跟踪线程（阶段一）

将上一帧的位姿作为当前帧位姿，通过3D-2D重投影误差来校准位子，BA优化仅优化位姿。剔除优化后的匹配点中的外点。并通过成功匹配的地图点数来判断是否追踪成功。

好人cc·2023-08-15 00:59

关于第7讲3D-2D实践程序中DMatch m:matches的理解

昨晚卡在这个程序的这句话，今天看了robinhjwy的解释，我再写几句补充：原程序如下：intmain(intargc,char**argv){if(argc!=5){coutkeypoints_1,keypoints_2;vectormatches;find_feature_matches(img_1,img_2,keypoints_1,keypoints_2,matches);cout(3,3

gakki-fun·2023-06-12 14:05

[基础知识点]RANSAC+鲁棒核函数

RANSAC算法1.2.1估计模型——拟合2D直线1.2.2内点阈值ttt1.2.3采样次数NNN1.2.4内点数量阈值TTT1.3核心代码1.4实验结果2.鲁棒核函数在V-SLAM中，我们首先构造3D-3D、3D

いしょ·2023-03-30 03:01

ORB-SLAM2源码学习（二）地图初始化

2d-2d:对极几何3d-2d：PnP3d-3d：ICP，这部分参考十四讲ch7在mono_ki

雨幕丶·2023-03-01 09:12

2D-2D：对极约束

3.2三角测量的数学表达上一篇博客记录了3D-2D：PnP算法，本篇博客记录一下2D-2D：对极约束算法，并简单谈一下自己理解。

Andy是个男子名·2023-02-16 21:41

三维重建（10）之由世界坐标反推图像坐标

可参考：三维重建（2）之相机成像+单应性变换+相机标定+立体校正——————简介：如果已知世界坐标中的的一组期望坐标点，想要得到其在相机参数(内参与外参)下的对应图像的坐标，那么需要从相机标定过程中推理出3D

明月醉窗台·2023-01-17 12:00

ransac算法_[MVG] 鲁棒估计: RANSAC & 鲁棒核函数

在VSLAM中，我们首先构造3D-3D、3D-2D、2D-2D匹配，然后据此去估计相机的运动。完美估计需要完美的匹配，但实际的匹配中往往存在很多错误。如何消除或者降低错误匹配的影响呢？

weixin_39860349·2023-01-14 15:49

鲁棒估计: RANSAC & 鲁棒核函数

在VSLAM中，我们首先构造3D-3D、3D-2D、2D-2D匹配，然后据此去估计相机的运动。完美估计需要完美的匹配，但实际的匹配中往往存在很多错误。如何消除或者降低错误匹配的影响呢？

Gavynlee·2023-01-14 15:18

3D-2D三维重建：PnP

通常最少需要4对3D-2D点对（其中之一用于验证结果），就可以解出PnP问题。

$南山种豆$·2023-01-11 16:50

基于点云强度的3D激光雷达与相机的外参标定

Being_young·2023-01-10 09:22

SLAM学习——视觉里程计中位姿估计，PnP、ICP问题的本质描述

根据采集的相机的特点不同，可以分成一下几类：2D-2D单目摄像机，也称为对极几何问题3D-2D已知特征点的3D世界坐标和图片中的2D坐标，通常是RGBD相机/双面相机拍摄的图片，该问题可以使用PnP来求解

abunwpu·2023-01-02 16:03

对极几何、三角测量、PnP、ICP问题描述

对极几何、三角测量、PnP、ICP问题描述文章目录对极几何、三角测量、PnP、ICP问题描述前言2D-2D：对极几何三角测量1、求解空间点深度2、求解空间点坐标3D-2D：PnP1、直接线性变换（DLT

JSWWSJSWWS·2023-01-02 07:33

视觉SLAM十四讲学习5 位姿估计（4）PNP方法，DLT，P3P

本篇学习3D-2D点的匹配方法PnP(Perspective-n-Point)，DLT，P3P。PnP已知某相邻帧之间匹配点的2D和3D坐标（世界坐标），求当前的位姿，称为PnP。

RuiH.AI·2022-12-30 21:33

基于Python进行相机校准

总览为了校准相机，我们对3D对象（例如图案立方体）成像，并使用3D对象与其2d图像之间的3D-2D点对应关系来查找相机参数。我们需要找到两组参数：内在参数和外在参数。

小白学视觉·2022-12-30 12:21

特征点法里程计（笔记）

注：该博客是在学习过程中对知识点的整理以方便日后查阅**本篇小结**2个单目相机图像——2D-2D间关系——对极几何帧和地图——3D-2D间——PnpRGB和地图——3D-3D间——ICP一）特征点提取特征点要求

F-study·2022-12-27 22:50

PnP（3D-2D）、ICP（3D-3D）

前言：之前学习总结《视觉SLAM十四讲》总结过：7：VO——3D-2D：PnP+BA8：VO——3D-3D：ICP+SVD+BA区别：1、PnP（2D-3D）即给出n个3D空间点及其投影位置时，如何求解相机的位姿

try_again_later·2022-12-19 13:24

秃头队长·2022-12-19 13:54

视觉SLAM⑦---视觉里程计Ⅰ（3D-2D:PnP，3D-3D:ICP）

目录7.93D-2D：PnP7.9.1直接线性变换7.9.2P3P7.9.3最小化重投影误差求解PnP7.10实践：求解PnP7.10.1使用EPnP求解位姿7.10.2手写位姿估计7.10.3使用g2o进行BA优化7.113D-3D：ICP7.11.1SVD方法7.11.2非线性优化方法7.12实践：求解ICP7.12.1实践：SVD方法7.13小结7.93D-2D：PnP已知3D点的空间位置和

Courage2022·2022-12-18 11:23

【SLAM模块】多视图几何 - 运动估计

针对特征点匹配的情况，运动估计可分为2D-2D、3D-2D、3D-3D三种模型，即多视图几何模型。其求解方法可以分为几何方法和优化方法。几何方法：主要是根据对极几何理论得到两帧间的对应关系。

dulu_202·2022-12-16 21:10

3D-2D：PnP

Perspective-n-Point是求解3D到2D点对运动的方法。它描述了已知n个3D空间点及其投影位置时，如何估计相机的位姿。2D-2D的对极几何方法需要8个或8个以上的点对(以八点法为例)，且存在初始化、纯旋转和尺度的问题。然而，如果两张图像中的特征点的3D位置已知，那么最少只需3个点对(以及至少一个额外点验证结果)就可以估计相机运动。直接线性变换已知一组3D点的位置，以及它们在某个相机中

Shilong Wang·2022-12-12 19:51

单目测距代码_实战 | 我用位姿解算实现单目相机测距

该文结合SLAM方法，通过3D-2D解算相机位姿的方式给出一种另类的单目测距方法，行之有效。1相机模型要实现单目测距，那么相机参数是单目测距所必不可少的。相机参

weixin_39534780·2022-12-11 03:16

【自动驾驶】常见位姿估计算法的比较：三角测量、PNP、ICP、

PnP问题(3D-2D)DLT(直接线性变换算法)相机标定工程用到的是DLT(直接线性变换算法)，它是一类PnP问题(3D-2D)。

Mister Zhu·2022-12-09 19:38

PNP问题学习笔记

是一个3D-2D问题。关于n的探讨图像上一个点会对相机位姿产生两个约束，如下图所示，点xix_ixi的存在会使得相机平面不能沿垂直XixiX_ix_iXixi的平面做平移运动，损失2个自由度。

南柯一梦zsy·2022-12-09 19:07

ORB-SLAM2 ---- Tracking::TrackWithMotionModel函数

4.3用上一帧地图点进行投影匹配，如果匹配点不够，则扩大搜索半径再来一次4.4利用3D-2D投影关系，优化当前帧位姿4.5剔除地图点中外点1.函数作用用最近的普通帧来跟踪当前的普通帧。

Courage2022·2022-12-08 11:54

ORB-SLAM2 ---- Tracking::TrackReferenceKeyFrame函数

2.步骤Step1：将当前普通帧的描述子转化为BoW向量Step2：通过词袋BoW加速当前帧与参考帧之间的特征点匹配Step3:将上一帧的位姿态作为当前帧位姿的初始值Step4:通过优化3D-2D的重投影误差来获得位姿

Courage2022·2022-12-06 16:01

(翻译)edge slam

基于边缘点的单目视觉SLAM摘要:近年来,视觉SLAM取得了很大的发展,但是在低纹理环境中依然有很大的挑战.在低纹理环境中,由于缺乏充足的特征点,基于特征点的SLAM无法可靠的估计环境结构和位姿.此外,当3d

Hcaroline·2022-12-03 10:02

[SLAM] opencv-python的3D-2D视觉里程计（参考高老师的视觉slam十四讲）

目录项目场景直接上代码实验项目场景项目参照高老师的《视觉SLAM十四讲》进行实现，主要是为了巩固自己知识，代码仅供参考。直接上代码需要注意的是，代码opencv的版本是3.4.2.16（4版本的opencv太新了，好像不兼容），此外，在主函数里面，需要输入自己的图片哦！importnumpyasnpimportcv2ascvdeffind_feature_matches(img_1,img_2):

Astrophily·2022-11-28 16:00

SLAM实践---2d-2d位姿估计（c++）

注：代码太多了python放另外一篇吧链接一、总体流程首先需要说的是2d-2d的位姿估计会丢失平移向量t的尺寸，只有后面不再用2d-2d用三角化求解点再用3d-2d才能解决尺度问题。2d-2d的位姿估

一眼半年·2022-11-25 08:47

SLAM实践---2d-2d位姿估计（python）

c++一、总体流程首先需要说的是2d-2d的位姿估计会丢失平移向量t的尺寸，只有后面不再用2d-2d用三角化求解点再用3d-2d才能解决尺度问题。2d-2d的位

一眼半年·2022-11-24 17:11

＜视觉SLAM十四讲＞ ch7 视觉里程计1

特征点1.2ORB特征1.3特征匹配实践二、计算相机运动三、2D-2D：对极几何3.1对极约束3.2本质矩阵3.3单应矩阵讨论四、实践五、三角测量（Triangulation）讨论六、三角测量实践七、3D

贝宝老师·2022-11-24 03:11

ORB-SLAM3代码详解----基本框架解析及ORB特征提取

供后续pnp（3D-2D）求解。ORB初始化时并行计算单应矩阵和基础矩阵，根据模型得分自动选择选用何种模型进行求解。1）对

YOULANSHENGMENG·2022-11-22 19:00

VSLAM算法（二）：PnP求解 3D-2D 相机位姿及 BA优化算法

BA优化模型如下：优化变量（空间位置P和相机位姿），边（P在相机平面的投影像素坐标）//调用OpenCV的PnP求解，可选择EPNP，DLS等方法solvePnP(pts_3d,pts_2d,K,Mat(),r,t,false);cv::Rodrigues(r,R);//r为旋转向量形式，用Rodrigues公式转换为矩阵voidbundleAdjustment(constvectorpoints

_Leveon·2022-11-22 01:04

视觉SLAM ch7总结(二)

目录计算相机运动一、2D-2D:对极几何二、三角测量三、3D-2D:PnP四、3D-3D:ICP计算相机运动在已经有匹配好的点对基础上来估计相机的运动（其实就是求R和t）根据相机不同的种类有以下几种情况

雨幕丶·2022-11-21 09:47

视觉SLAM ch7代码总结（二）

目录一、对极约束求解相机运动(2D-2D)二、三角测量三、求解PnP(3D-2D)1.使用EPnP求解位姿2.使用高斯牛顿法计算相机位姿3.使用g2o进行BA优化四、求解ICP(3D-3D)1.SVD方法

雨幕丶·2022-11-21 09:47

SLAM~CH7

ORB特征将计算描述子和匹配的过程具象化对极几何：根据2D-2D点估计运动对极约束计算方法1.计算E：八点法2.SVD分解来计算t，R单应矩阵：特征点都落在同一平面2D-2D得到空间点~三角测量理论代码3D

闲某欧.·2022-11-21 08:45

Vins-Fusion初始化位姿——3D-2D：PNP求解当前帧位姿

一、3D-2D：PNPPnP是求解3D到2D点对运动的估计，描述的是知道n个3D空间的点及其投影位置，如何估计相机的位姿。因为其无需对极约束，故更少匹配点可获得较好的运动估计。

云端舞步·2022-11-19 17:46

Vins-Fusion初始化——三角化triangulate

继上一篇博文Vins-Fusion初始化位姿——3D-2D：PNP求解当前帧位姿，本文继续介绍Vins-Fusion双目初始化时，三角化triangulate。

云端舞步·2022-11-19 17:25

slam实践--（简易vo）3d-2d位姿估计

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。

一眼半年·2022-08-12 12:51

一文详解PnP算法原理

已知：求解相机的外参：R、t透视投影模型为：每组3D-2D匹配点对应两个方程，一共有12个未知数，至少需要6组匹配点。设有N组匹

Tom Hardy·2022-06-06 07:45

ceres求解ICP--SLAM 十四讲第七章课后题

byjie2018.8.10参考：如何用ceres进行两帧之间的BA优化思路分析之前用ceres求解了pnp问题，3d-2d构建costfuction是最小重投影。那3d-3d呢？

远行_2a22·2021-06-19 22:37

SLAM练习题（十一）—— G2O实战

SLAM学习笔记写在前面的话：算是一点小小的感悟吧(*￣︶￣)估计位姿的方法有线性方法和非线性方法，线性方法就是特征点法中的2D-2D的对极约束，3D-2D的PnP问题。

薛定猫·2021-05-01 09:51

粉阿吉整理(8)之------CSS3的2D与3D

粉阿吉·2020-09-15 06:23

Unity EventSystem 详解（Unity Version 5.5.1）

起因：想使用UGUI给项目设计一个万能拖拽系统（2d-3d，3d-3d,3d-2d），做了快两天了，完成度99%，但就是有点小BUG无法解决，天气又冷，烦恼。

Angeladaddy·2020-08-26 23:45

3D-2D: PnP ——SLAM14讲内容

3D-2D:PnP——SLAM14讲内容背景直接线性变换DLTP3PBundleAdjustment背景PnP（Perspective-n-Point）是求解3D到2D点对运动的方法。

YS_Wang·2020-08-24 04:52

《视觉SLAM十四讲精品总结》7：VO—— 3D-2D：PnP+BA

引出：2D-2D的对极几何需要8个以上点对，且存在初始化、纯旋转和尺度问题。特征点3D位置可以由三角化或RGB-D相机深度图确定。因此，双目或RGB-D相机直接使用PnP估计相机运动。单目视觉里程计，首先初始化，然后才能PnP。PnP为（Perspective-n-Point）的简称，即给出n个3D空间点及其投影位置时，如何求解相机的位姿Rt。PnP优点：不需要对极约束，3个的匹配点对就可以运动估

try_again_later·2020-08-23 11:46

视觉SLAM十四讲第七讲视觉里程计1 3D-2D位姿求解代码解析

总体思路对两幅图像img_1,img_2分别提取特征点特征匹配通过depth，获得第一幅图像匹配的特征点的深度，由相机内参K恢复这些特征点的三维坐标（相机坐标系）。由第一幅图像中的特征点的三维坐标、第二幅图像中特征点的2D像素坐标，以及相机内参K作为优化函数的输入，分别采用如下方法进行优化牛顿高斯法（1）构建误差方程,由相机位姿、相机内参获得第一幅图像特征点对应的三维坐标到第二幅图像中的投影（像素

zijingping·2020-08-23 09:20

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