使用已知基线估计一台摄像机给定另一台摄像机的姿势
Estimating pose of one camera given another with known baseline
我是计算机视觉方面的初学者，所以我提前道歉。基本上，我尝试编码的想法是给定两个可以模拟多基线立体系统的相机；我正在尝试估计一个相机给定另一个相机的姿势。
看同一个场景，我会在第二个摄像头的姿势中加入一些噪声，并且给定摄像头 1 的清晰图像和摄像头 2 的轻微 distorted/skewed 图像，我想估计来自该数据的相机 2 的姿势以及相机之间的已知基线。我一直在阅读有关 opencv 中的单应矩阵和相关实现的信息，但我只是想获得一些有关可能方法的建议。我看到的大多数单应矩阵的应用都是关于拼接或叠加图像，但我在这里寻找相机的六自由度姿态。
如果有人也能阐明这些问题，那就太好了：用于此的方法可以扩展到两个以上的相机吗？两个相机是否也有可能在它们的姿势中有一些 'noise'，并且在每个瞬间恢复 6dof 姿态？
让我们先澄清一下你的问题。我猜你正在寻找相机相对于另一个相机位置的姿势。 Homography 仅针对纯相机旋转描述了这一点。对于包括平移的一般运动，这由旋转和平移矩阵描述。如果摄像机的视野重叠，则可以使用仍然估计只有 5 自由度的运动结构来解决任务。这意味着翻译是按比例估计的。如果在相机的视野中有一个已知尺寸的棋盘，您可以通过 运行 一种 PnP 算法轻松求解 6dof。当然，首先应该校准相机。最终，在 2008 年，Marc Pollefeys 提出了一个想法，即如何在不使用任何棋盘的情况下，从两个具有非重叠视野的移动摄像机估计 6 自由度。为了给你更多的细节，请告诉你一些你正在寻找的预期应用程序。
我是计算机视觉方面的初学者，所以我提前道歉。基本上，我尝试编码的想法是给定两个可以模拟多基线立体系统的相机；我正在尝试估计一个相机给定另一个相机的姿势。
看同一个场景，我会在第二个摄像头的姿势中加入一些噪声，并且给定摄像头 1 的清晰图像和摄像头 2 的轻微 distorted/skewed 图像，我想估计来自该数据的相机 2 的姿势以及相机之间的已知基线。我一直在阅读有关 opencv 中的单应矩阵和相关实现的信息，但我只是想获得一些有关可能方法的建议。我看到的大多数单应矩阵的应用都是关于拼接或叠加图像，但我在这里寻找相机的六自由度姿态。
如果有人也能阐明这些问题，那就太好了：用于此的方法可以扩展到两个以上的相机吗？两个相机是否也有可能在它们的姿势中有一些 'noise'，并且在每个瞬间恢复 6dof 姿态？
让我们先澄清一下你的问题。我猜你正在寻找相机相对于另一个相机位置的姿势。 Homography 仅针对纯相机旋转描述了这一点。对于包括平移的一般运动，这由旋转和平移矩阵描述。如果摄像机的视野重叠，则可以使用仍然估计只有 5 自由度的运动结构来解决任务。这意味着翻译是按比例估计的。如果在相机的视野中有一个已知尺寸的棋盘，您可以通过 运行 一种 PnP 算法轻松求解 6dof。当然，首先应该校准相机。最终，在 2008 年，Marc Pollefeys 提出了一个想法，即如何在不使用任何棋盘的情况下，从两个具有非重叠视野的移动摄像机估计 6 自由度。为了给你更多的细节，请告诉你一些你正在寻找的预期应用程序。