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まず、私はこの分野に非常に慣れていないことを述べたいと思います。質問が少し繰り返されている場合はお詫び申し上げます. 辺りを見回しましたがだめでした。Hartley と Zisserman の本を読もうとしていますが、時間がかかります。

私の問題は、ある領域の 3 つのビデオ ソースがあり、ビデオの各フレームでカメラの位置を見つける必要があることです。ビデオを撮影したカメラに関する情報はありません (つまり、組み込み機能はありません)。

解決策を探していたところ、SfM に出会い、Bundler と Vsfm という既存のソフトウェアを試してみましたが、どちらもうまく機能しているようです。ただし、それについていくつか質問があります。

1) 私の場合、SfM は本当に必要ですか? SfM はスパース再構成を行い、画像間の共通点も出力するので、十分に必要ですか? または、私が本当に必要としているのはポジションだけなので、それなしでそれを行うことができるより適切な方法はありますか? または、代わりに使用できるそれほど複雑でない方法はありますか?

2) 私が読んだことから、カメラを調整し、それが組み込み型と拡張型であることを確認する必要があります。どちらも知らずにどうすればこれを行うことができますか？私は 5-pt 問題などを見てきましたが、それらのほとんどは、私が持っていないカメラの固有の特性を知る必要があり、チェス盤などのパターンを使用してそれらを調整することはできません。私の管理外のソース。

御時間ありがとうございます！

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私の経験に基づいて、短い答えは次のとおりです。

1)シーンの 3D から独立して、カメラの 3D ポーズを確実に推定することはできません。さらに、カメラは独立して動いているので、SfM は問題にアプローチする正しい方法だと思います。

2)有用な (つまり、ユークリッド) ポーズとシーン再構成を推定するために、カメラの固有値を推定する必要があります。チェス盤などを使って標準的なキャリブレーション手順を使用できない場合は、自動キャリブレーション手法を参照してください (Hartley と Zisserman の本の第 19 章も参照してください)。このキャリブレーション手順は、カメラごとに個別に行われ、異なる位置にあるいくつかの画像サンプルのみが必要です。これは、あなたの場合に適していると思われます。

于 2014-03-09T09:10:37.323 に答える
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実際には、スケーリング パラメータまでの大規模なバンドル隣接プロシージャでタスクを実行できます。しかし、あなたが初心者でなくても、それは非常に複雑なことです. 3D 再構成は必要ありません。2D 投影から取得して回転と平行移動に分解できる必須の行列だけですが、これには Iintrinsic Paramus が必要です。それらを取得するには、少なくとも 3 つのフレームが必要です。最後に、Drop Zimmerman の本はあなたを狂わせるでしょう。代わりに、Simon Princes の "Computer Vision" を読んでください。

于 2014-03-09T21:05:59.003 に答える