Документация

Структура от движения от двух представлений

Для простого случая структуры от двух стационарных камер или одной движущейся камеры, одно представление должно быть рассмотрено камерой 1 и другой одной камерой 2. В этом сценарии алгоритм принимает, что камера 1 в начале координат, и его оптическая ось простирается вдоль z - ось.

Чтобы восстановить шкалу реконструкции, вам нужна дополнительная информация. Один метод, чтобы восстановить шкалу должен обнаружить объект известного размера в сцене. Структура От Движения Из Двух примеров Представлений показывает, как восстановить шкалу путем обнаружения сферы известного размера в облаке точек сцены.

Структура от движения от нескольких представлений

Для большинства приложений, таких как робототехника и автономное управление автомобилем, SfM использует больше чем два представления.

Подход, используемый для SfM от двух представлений, может быть расширен для нескольких представлений. Набор нескольких представлений, используемых для SfM, может быть упорядочен или не упорядочен. Подход, проявленный здесь, принимает упорядоченную последовательность представлений. SfM от нескольких представлений требует соответствий точки через повторные изображения, названные tracks. Типичный подход должен вычислить дорожки из попарных соответствий точки. Можно использовать imageviewset управлять попарными соответствиями и найти дорожки. Каждая дорожка соответствует 3-D точке в сцене. Чтобы вычислить 3-D точки из дорожек, использовать triangulateMultiview. 3-D точка может храниться в worldpointset объект. worldpointset возразите также хранит соответствие между 3-D точками и 2D точками изображений через поля зрения камеры.

Используя подход в SfM от двух представлений, можно найти положение камеры 2 относительно камеры 1. Чтобы расширить этот подход к нескольким просматривают случай, находят положение камеры 3 относительно камеры 2, и так далее. Относительные положения должны быть преобразованы в общую систему координат. Как правило, все положения камеры вычисляются относительно камеры 1 так, чтобы все положения были в той же системе координат. Можно использовать imageviewset управлять положениями камеры. imageviewset объектно-ориентированная память представления и связи между представлениями.

Каждая оценка положения камеры от одного представления до следующего содержит ошибки. Ошибки являются результатом неточной локализации точки в изображениях, и от шумных соответствий и неточной калибровки. Эти ошибки накапливаются как количество увеличений представлений, эффект, известный как drift. Один способ уменьшать дрейф, должен совершенствовать положения камеры и 3-D местоположения точки. Нелинейный алгоритм оптимизации, названный bundle adjustment, реализованным bundleAdjustment функционируйте, может использоваться для улучшения. Можно зафиксировать положения камеры и совершенствовать только 3-D использование местоположений точки bundleAdjustmentMotion. Можно также зафиксировать положения камеры и совершенствовать только 3-D использование местоположений bundleAdjustmentStructure.

Другой метод сокращения дрейфа при помощи pose graph optimization по imageviewset объект. Однажды существует обнаруженное закрытие цикла, добавьте снова связь с imageviewset возразите и используйте optimizePoses функция, чтобы совершенствовать положения камеры, ограниченные относительными положениями.

Структура От Движения Из Двух примеров Представлений показывает, как восстановить 3-D сцену из последовательности 2D представлений. Пример использует приложение Camera Calibrator, чтобы калибровать камеру, которая получает представления. Это использует imageviewset возразите, чтобы сохранить и управлять данными, сопоставленными с каждым представлением.

Монокулярный Визуальный Одновременный пример Локализации и картографии показывает вам, как обработать данные изображения от монокулярной камеры, чтобы создать карту внутренней среды и оценить движение камеры.