問題タブ [pose-estimation]

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！

「Matlab用カメラキャリブレーションツールボックス」の外部および固有のカメラパラメーターを使用して、カメラ画像の2Dピクセル座標から平面上の点の3D座標を再構築しようとしています。

内部パラメータ: 焦点距離: fc = [ 1017.21523 1012.54901 ] 主点 : cc = [ 319.50000 239.50000 ]

外部パラメータ: 平行移動ベクトル: Tc_ext = [ 4.409693 -74.116018 393.057934 ] 回転行列: Rc_ext = [ -0.083632 0.991715 -0.097501 0.832136 0.015674 -0.554350 -0.5482230 -90.5 -174] 25.5 -174

カメラ画像から2次元から平面上の点の3次元座標を取得する方法を誰か助けてもらえますか?

エッセンシャル マトリックスを計算するために、Nister の 5 ポイント メソッドを使用しました。RANSAC と Sampson Error Threshold を使用して異常値の拒否をさらに改善しました。ランダムに 5 つのポイント セットを選択し、必須行列を推定して、一致のベクトルのサンプソン エラーを評価します。Sampson エラーがしきい値t(0.01私が使用している例では に設定) を下回るポイント座標は、インライアとして設定されます。このプロセスはすべての必須行列に対して繰り返され、インライアのスコアが最も高いものを保持します。

の値の大部分、dサンプソン エラーのベクトルが大きすぎることに気付きました。たとえば、のサイズdが (1x1437) の場合、

これは、length(g)=14257 つの値のみがこのしきい値のインライアであることを意味しますが、これは正しくありません!

しきい値を設定するには？サンプソン誤差値を解釈する方法は?

お願い助けて。ありがとうございました

チェス盤なしで単一の画像からカメラを調整しようとしています。この目的のために、Tsai の方法を使用してカメラを調整する次のアプリケーション ( http://w3.impa.br/~zang/qtcalib/index.html ) を使用しました。

アプリケーションは、組み込み、回転、および平行移動行列を返します。

その後、2次元画像からワールド座標を計算したいと思います。したがって、プログラムに 2 次元座標 (x、y) と行列 (組み込み、回転、平行移動) を入力して、3 次元座標 (X、Y、Z) を取得したいと考えています。

いくつかの相対スレッドの指示に従いました (外部パラメーターと内部パラメーターが既知の場合、2D イメージ ピクセルから 3D 座標を取得します) が、結果は期待どおりではありませんでした。さらに、自分の原点 (0,0,0) がどこにあるのかわかりません。

私は何を間違っていますか？

カメラの姿勢を推定できるプログラムをゼロから書こうとしています。私はどんなプログラミング言語にもオープンで、機能検出のために組み込みの関数/メソッドを使用しています...

SLAM、PTAM、DTAM などのポーズを推定するさまざまな方法を模索してきましたが、追跡やマッピングは必要なく、ポーズだけが必要です。

誰かが私を助けることができるアプローチやリソースを提案できますか? ポーズとは何か、またそれを推定する方法の大まかなアイデアは知っていますが、それを行う方法を説明するリソースを見つけることができません.

録画したビデオから始めて、ビデオから特徴を抽出し、これらの特徴とジオメトリを使用してポーズを推定することを考えていました。

（私の素朴さを許してください。私はコンピュータービジョンの専門家ではなく、これらすべてにかなり慣れていません）

カメラから取得した2つの画像をスキャンし、画像の特徴を検出し、それらを照合し、基本行列を作成し、カメラの組み込み関数を使用して基本行列を計算し、それを分解して回転を見つけて、カメラの姿勢を推定しようとしています。翻訳。

ここにmatlabコードがあります：

私が直面している問題は、R と T が常に正しくないことです。ThetaZ はほとんどの場合 ~90 です。計算を何度も繰り返すと、予想される角度が得られることがあります。（一部の場合のみですが）

理由が分からないようです。計算したファンダメンタル マトリックスが間違っている可能性があります。それとも、私が間違っている別の場所がありますか?

また、T はどのスケール/単位ですか? (翻訳ベクトル) または別の方法で推論されます。

PS コンピュータビジョンの初心者...