私はコンピュータービジョンの初心者です。私はいくつかの研究論文を読んでいて、ポーズ推定の実装http://opencv.willowgarage.com/wiki/Positにも出会いました。
現在、姿勢を推定するには、オブジェクトから画像空間への対応点が少なくとも 4 点必要なようです。そして、これらの点が 同一平面上にあることが必要です。
今、いくつかの実装 (ALVAR / ArUCo) を見てきました。ここでは、平面マーカーの場合にポーズを見つけます。
OpenCv API の SolvePnP() を使用しています。
リンク http://www.uco.es/investiga/grupos/ava/node/26 ) http://virtual.vtt.fi/virtual/proj2/multimedia/alvar/index.html
SolvePnP の基礎となるアルゴリズムは何なのか疑問に思っています。明確にしてください。
cv::SolvePnP()3 つの異なるアルゴリズムを使用できます。ドキュメントから：
PnP の問題を解決する方法:
CV_ITERATIVE Iterative method is based on Levenberg-Marquardt optimization. In this case the function finds such a pose that minimizes reprojection error, that is the sum of squared distances between the observed projections imagePoints and the projected (using projectPoints() ) objectPoints .
CV_P3P Method is based on the paper of X.S. Gao, X.-R. Hou, J. Tang, H.-F. Chang “Complete Solution Classification for the Perspective-Three-Point Problem”. In this case the function requires exactly four object and image points.
CV_EPNP Method has been introduced by F.Moreno-Noguer, V.Lepetit and P.Fua in the paper “EPnP: Efficient Perspective-n-Point Camera Pose Estimation”.