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見つけるためのバンドルブロック調整に取り組んでいます

  • 画像ポイントのX、Y、Z値
  • カメラ特性（外部パラメータなど）の値を修正しました
  • 測定値の修正値

私の意見では、BB調整プロセスは次の手順に従って行われます（カメラの本質が示されています）。

  1. タイポイント（各画像ペアのx、y）と地上制御点（各画像のx、yおよび関連するX、Y、Z位置）を収集します
  2. 各ビューの初期外部パラメータ（カメラポーズ）を計算します
  3. カメラポーズを使用して、各タイポイントの初期の実世界の位置を計算します
  4. これらすべての初期値とその他のパラメーターを入力として使用して、スパースバンドル調整ステップを実行します
  5. スパースバンドル調整の出力を、実世界の位置、外部特性、および測定の正確な結果として使用します。

私が聞きたいのは、その流れが正しいかどうかです。ビューからの構造やモーションエスティメーションの方法はたくさんあるので、それについてはよくわかりません。

さまざまなリソースを検索すると、ブロックバンドル調整操作の各部分を実行するライブラリがあることがわかりました。各ステップについて：

  1. OpenCVのような画像処理ライブラリは、自動タイポイント収集に使用できます
  2. cvFindExtrinsicCameraParams2は、スペースの切除に使用できます（ただし、4ポイントが必要です。ブロックバンドル調整の場合、各ビューに3つの地上コントロールポイントで十分です。ステレオビューからのポーズ推定などの別の方法を使用する必要がありますか？）
  3. OpenCVの三角測量と投影法を使用することにより、実世界の位置を計算できます
  4. この操作にはSBAまたはSSBAが適しています
  5. 該当なし

もう1つの質問は、前述のフローが正しい場合、一致したライブラリでフロー全体を実装するのに十分かどうかということです（各部分についてより適切なアドバイスがあります）。

私はこの分野の初心者なので、このテーマで助けてくれてありがとう、ありがとう...

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ステレオ写真測量へのデフォルトのアプローチについて説明しました。コンピューター ビジョンの用語 (外部、固有) を使用するのではなく、内部指向および外部指向という用語を使用して検索することをお勧めします。これは、重なり合う画像の数が有限であり、明確に定義されたエラー推定方法がある場合に適したアプローチです。
ここにいくつかの基本的な数学があります:

http://itee.uq.edu.au/~elec4600/elec4600_lectures/1perpage/uq1.pdf http://itee.uq.edu.au/~elec4600/elec4600_lectures/1perpage/uq2.pdf

.2. cvFindExtrinsicCameraParams2 は、スペースの切除に使用できます (ただし、ブロック バンドルの調整には 4 つのポイントが必要です。ビューごとに 3 つのグラウンド コントロール ポイントで十分であることが述べられています。

cvFindExtrinsicCameraParams2 で 4 つの制御点が必要な理由は、方程式が 3 つだけでは不十分に決定されるためです。十分な制御ができない場合は、別のアプローチ (またはセンサー) を使用して初期カメラ ポーズ ベクトルを推定する必要がある場合があります。

于 2013-03-27T22:56:37.790 に答える