이제는 3D 포인트 세트와 카메라의 투영 파라미터가 있습니다. 카메라와 변형 된 카메라 (회전 및 평행 이동)를 사용하여 3D 점에서 투영 된 두 개의 2D 점 세트가 주어지면 카메라 모션을 예측할 수있는 직관적 인 방법이 있어야합니다 ... Zisserman의 책 "Muliple view Geometry in 컴퓨터 비전 "을 사용했지만 솔루션을 얻지 못했습니다.엄밀한 모션 추정
힌트가 있습니까?이 경우 강체 운동을 어떻게 예측할 수 있습니까?
고맙습니다!
당신이 찾고있는 것은 PnP 문제에 대한 해결책입니다. OpenCV는 solvePnP이라는 기능을해야합니다. 이 기능을 사용하려면 월드 공간에서 포인트 위치, 카메라 매트릭스 및 이미지 평면에 투영되는 점이 필요합니다. 그런 다음 어떻게 생각 하느냐에 따라 카메라 또는 포인트의 회전 및 평행 이동을 알려줍니다.
이전 답변에 덧붙여, Eigen은 두 세트의 3d 점 사이의 강체 변형을 추정하기위한 Umayama의 방법을 구현했습니다. 이를 사용하여 초기 추정을 얻은 다음 최적화 알고리즘을 사용하고 3D 점을 이미지에 투영하는 것을 고려해 볼 수 있습니다. 예를 들어 첫 번째 이미지의 2 차원 점과 3 차원 점의 투영을 이전 카메라에서 추정 된 변형을 사용하여 한 카메라의 참조 프레임에서 다른 이미지의 참조 프레임으로 가져온 후에 재 투영 오류를 최소화하려고 할 수 있습니다. 변환과 역행렬을 사용하여 두 가지 방법으로이 작업을 수행 할 수 있으며 양방향 재 투영 오류를 최소화하려고합니다. Andrew Howard의 "Stereo visual odometry for Autonomous Ground Robots"와 더 나은 설명을위한 참고 자료를 추천 할 것입니다. 특히 실제 동작 추정 이전에 특이 치 제거/inlier 감지 단계를 고려하는 경우에 좋습니다.