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私の問題は、2 次元の点のセットを 3 次元の点のセットに一致させ、2 つの間の既知の対応関係を確認することです。基本的に、画像上に点があり、その点を既知の 3D 点群に合わせるには、最適な移動と回転が必要です。Kabsch アルゴリズムはもともと、3 次元の点を別の点群に最適に適合させることを目的としており、2 次元から 2 次元への実装はありますが、私が使用できるものはありません。それが可能であることは知っていますが、どうすればいいのかわかりません。そこでコードを検索したところ、何も見つかりませんでした。私は現在matlabでプログラミングしていますが、どの言語でも構いません。

ありがとうございました。

編集: 目標は、画像平面に投影されたときに 2 次元の点に最もよく一致するように、3 次元の点群の回転と平行移動を得ることです。

また、3D から 2D への投影は弱い遠近法を使用して行われることにも言及する必要があります。

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つまり、基本的に、3 番目の次元が 0 のように、点の「平面」または「線」があります。このようにそれらを脅かし、2 乗距離最小化の典型的な kabsh アルゴリズムを使用できますね。

編集: ナンセンスかもしれませんが、3D ボディを 2D 座標に投影し、2D 比較を行うのはどうですか? 計算コストが高いため、3D オブジェクト + 投影のすべての角度を調査する必要がありますが、2D 点に新しい次元を追加する投影を適用することで 1 つの次元を失う方が簡単です。

于 2013-04-04T11:12:59.040 に答える