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上传时间: 2019-10-20
详细说明：三维重建中的关键步骤，相机参数标定，包括基于立体标定物的标定方法和棋盘标定法下学电子
1-2相机标定与稀疏重建
问题定义
相机标定与稀疏重建
x,=KR, t,X
x =KRt X
nn
已知x、K、R、t,求X:三角化( Triangulation)
·已知x、X,求K、R、t:相机标定( Camera Calibration)
已知x,求K、R、t、X:稀疏重建( Sparse reconstruction)
Structure from Motion(SfM)
Structure and motion estimation
视觉_三维重建
2019/10/2036
下学电子
1-2相机标定与稀疏重建
、问题定义
三角化( Triangulation)
·已知x、K、R、t,求X
2
Image 1
Image 2
KI,Rt
K,, R,, t,
视觉_三维重建
2019/10/2037
下学电子
1-2相机标定与稀疏重建
、问题定义
三角化( Triangulation)
·已知x、K、R、t,求X
一公垂线中点有解析表达形式
只是用于两视图三角化
X两条视线公垂线的中点
2
Image 1
Image 2
Ki,R, t
K
R
25122
视觉_三维重建
2019/10/2038
下学电子
1-2相机标定与稀疏重建
问题定义
·已知x、K、R、t,求X
三维视觉中最常用的误差度量
一适用于n幅视图
最小化重投影误差平方和
minyPX-X
P=KRt
2
Image 1
Image 2
KI,R,t
K,, R,,t,
视觉_三维重建
2019/10/2039
下学电子
1-2相机标定与稀疏重建
问题定义
三角化( Triangulation)
已知x、K、R、t,求X
重投影误差平方和最小化的求解min∑Pⅹ-x
X
X
x
Y
KIRI
P
令:P=P,P为3×4矩阵,P为1×4向量
P
X
PIY Y Z 1
x「P,
Y
PIY Y Z 1
3
2
PY Y Z
3
P,
X Y Z
3
视觉_三维重建
2019/10/2040
下学电子
1-2相机标定与稀疏重建
、问题定义
三角化( Triangulation)
·已知x、K、R、t,求X
重投影误差平方和最小化的求解min∑|ⅹx‖
PIX Y Z
PIY Y Z
xPY Y Z I=plY Y Z 1
LY Y Z I
pslx y Z I=PLY Y Z I
PY Y ZIF
n幅图像可得关于X的2n个线性方程:
X
X
2n×3
Y=b
2n×1
Y=Ab
2n×1
A+=(A2A)-1A2
Z
视觉_三维重建
2019/10/2041
下学电子
1-2相机标定与稀疏重建
、问题定义
三角化( Triangulation)
·已知x、K、R、t,求X
重投影误差平方和最小化的求解min∑|xx‖
以线性解Y|=Ab2n为初始值,迭代求解非线性优化问题
几何误差
代数误差
基本思路:以代数误差解为初值,迭代求解几何误差解
视觉_三维重建
2019/10/2042
下学电子
1-2相机标定与稀疏重建
问题定义
三角化( Triangulation)
· Triangulation的应用
DJⅠ PHANTOM4
视觉_三维重建
2019/10/2043
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