획득 2D-3D 점 PNP에 대한 대응 또는

Question

을 멋 부리다가 나는 그것의 이미지 주어진 위성의 자세와 위치를 추정하기 위해 노력하고 있습니다. 나는 위성의 3D 모델을 가지고있다. PnP 솔버 또는 POSIT를 사용하면 포인트 관련성을 스스로 고를 때 효과적입니다. 그러나 점을 자동으로 일치시키는 방법을 찾아야합니다. 코너 디텍터 (내가 지금까지 발견 한 가장 좋은 것은 윤곽선을 기반으로 함)를 사용하여 이미지의 모든 관련 포인트와 약간의 가짜 포인트를 찾을 수 있습니다. 그러나 이미지의 특정 지점을 3D 모델의 정확한 지점과 일치시켜야합니다. 제가 주제에 관해 읽은 기사는 항상 어떻게해야하는지에 대한 세부 사항에 들어 가지 않고 포인트 쌍을 찾았다 고 가정하는 것 같습니다.

일반적으로 몇 가지 불변 기능에 따라 이러한 대응을 결정할 수 취해진 접근 방법이 있습니까? 아니면 코너 포인트를 기반으로하지 않는 다른 방법을 사용해야합니까?

Answer 1

당신은 3D-2D의 대응을 결정하는 SoftPOSIT 알고리즘, 한 번 봐 가지고 다음 창 이동 알고리즘을 실행 할 수 있습니다. 지금까지 내가 알고있는 한 MATLAB 코드는 SoftPOSIT에서 사용할 수 있습니다.

Answer 2

OU는 RANSAC과의 PnP을 OpenCV의 코드 solvePnPRansac()을 볼 수 있습니다. 이 방법은 높은 비율의 불일치를 허용 할 수 있으므로 모든 일치 항목에서 정확할 필요는 없지만 올바른 비율의 특정 비율 (30 %까지만)을 가질 수 있습니다. 물론 바로 대응의 최소 수는 불변 기능 4.

말하기는 - 이웃 프레임 사이의 회전의 양이 적은 경우 불변 기능을 사용할 필요가 없습니다. 회색 강도가있는 작은 패치라도 일치하는 것을 찾을 수 있습니다. 유일한 문제는 설명자를 업데이트하거나 모델 회전에 따라 모델에서 다른 기능 점을 선택해야한다는 것입니다. 후자는 모든 기능의 3D 좌표를 알아야하기 때문에 어려울 수 있습니다.