小新新的蜡笔

摘要： 1、DMatch是描述图像匹配信息的类 /** @brief Class for matching keypoint descriptors query descriptor index, train descriptor index, train image index, and distance 阅读全文

摘要： 假设有一个可导函数f(x)，我们的目标函数是求解最小值$min\frac{1}{2}f(x)^{2}$,假设x给定的初始值是$x_0$ 1、梯度下降法 将f(x)在$x_0$处进行1阶泰勒级数展开：$f(x)=f(x_0)+f(x_0)^{'}(x-x_0)$。 则我们的目标函数变成$min\fra 阅读全文

摘要： 原文：https://www.cnblogs.com/davelink/p/5623760.html 3D矩阵变换中，投影矩阵是最复杂的。位移和缩放变换一目了然，旋转变换只要基本的三角函数就能想象出来，投影矩阵则很难凭借直觉想象出来。 总述：什么是投影 计算机显示屏是二维平面，所以如果你想显示三维物 阅读全文

摘要： ORB采取FAST算法检测特征点，采取BRIEF算法计算特征点描述子。 1、检测特征点 检测候选特征点周围一圈的像素值，若有足够多的像素值与候选特征点的差异都较大，则认为该候选特征点是特征点。 对于上图点p，以半径3画圆，则其周围共16个像素值待检测。 为了加快检测速度，一般采取FAST-N算法，即 阅读全文

摘要： 1、什么是Harris角点 在图像中，可以认为角点是物体轮廓线的连接点，是图像中重要的特征点。角点数目远小于像素点，通过检测角点可较准确地识别物体并减少计算量。角点检测在目标识别、目标跟踪、图像匹配等方面具有重要作用。 如下图，红色圆圈标注的点可看做角点。 2、如何检测Harris角点 可将图像分为 阅读全文

摘要： 1、设是两组Rd空间的点集，可根据这两个点集计算它们之间的旋转平移信息。 2、设R为不变量，对T求导得： 令 则 将(4)带入(1)得： 令 则 (相当于对原来点集做减中心点预处理，再求旋转量) 3、 计算旋转量 因为R为正交阵且，均为标量， 所以 所以 而 令，对S进行SVD分解，则 令，则M为正 阅读全文

摘要： 以相机1作为参考坐标系，三维空间一点P(X,Y,Z)在两个相机的像点是P1,P2。 相机1无旋转平移，则P1=KP,P2=K(RP+T)【R,T是相机2相对于相机1的位姿】 同时用t叉乘上式得： 令【F即是基本矩阵】 则本质矩阵为E 当利用相关方法如八点法求得F后，结合相机内参数可求得本质矩阵E，从 阅读全文

摘要： 1、设平面π上一点P，在相机1坐标为X1，π法向量在相机1坐标系下为N。 相机1中心o到π的距离d=NTX1 即NTX1/d=1。 2、设相机1与相机2的相对位姿为R,T，P在相机2的投影为X2，则X2=RX1+T=(R+TNT/d)X1=H’X1,其中H‘=R+TNT/d。 将X1X2变换到像素坐 阅读全文

摘要： SIFT算法是一种基于尺度空间的算法。利用SIFT提取出的特征点对旋转、尺度变化、亮度变化具有不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也有一定的稳定性。 SIFT实现特征的匹配主要包括四个步骤： 提取特征点 计算关特征点的描述子 利用描述子的相似程度对特征点进行匹配 消除误匹配点 1、 提取特征点 构建尺 阅读全文

摘要： 1、在进行单目相机标定后，可以求得单个相机的内参数。对极几何是双目标定的基础，通过对极约束可求得基础矩阵，结合内参数求得本质矩阵，从而得到外参数。 el ,er:极点 Ol,Or:左右相机坐标原点 ql,qr:Q在左右相机的投影点 qlel,qrer:左右图像对应的极线 基本矩阵的定义：给定一对图像 阅读全文