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国科大人工智能学院《计算机视觉》课 —三维视觉—相机标定与稀疏重建

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一、三角化：求X

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二、相机标定：求K、R、t（K是同一个）

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投影矩阵P有11个自由度 。

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三维标定物 ：只需一幅图像
平面标定板 ：至少需要三幅图像

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除了三维标定物和二维标定平面 外，还可以利用消影点 进行标定。
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单应矩阵 ：

  • 基本矩阵
  • 单应矩阵
  • 本质矩阵
  • 投影矩阵
三、姿态估计：求R、t

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最少为 P3P

四、稀疏重建 SFM：求K、R、t、X

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所以K 假设已知，实则为多少呢？

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五、重投影误差最小化问题的求解

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六、实践：增量式SFM

输入：网络搜索图像，重建 "罗⻢⽃士场 "

输入图像的性质：网络搜索的图像是海量的 ，但缺点有很多：

  • 拍摄设备 不同
  • 拍摄时间 不同
  • 无序
1. 特征检测：
  • 在图像中提取SIFT特征
  • 两两图像间进行特征匹配
  • 通过8点法 估计两两图像间的基本矩阵F ，进一步去除错误对匹配点
  • 在确定了两两图像匹配点后，下一步需要将匹配点连接为Tracks
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怎么选择初始图像对 ？
初始图像对应该有足够多的匹配点，且基线足够长 。

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