单眼视觉测程 具有4个组成部分的单眼视觉里程表(VO):初始化,跟踪,局部地图和束调整。 阅读《灌篮高手》后,我做了这个项目。 这也是我于2019年3月在NWU开设的EESC-432 Advanced Computer Vision课程的最终项目。 演示: 在上图中: 左侧是视频和检测到的关键点。 右侧是与左侧视频相对应的摄像机轨迹:白线来自VO;白线来自VO。 绿线是事实。 白线上的红色标记是关键帧。 点是地图点,其中红色的点是新三角剖分的。 您可以在此处下载。 报告 我的pdf版本课程报告在。 与本自述文件相比,它对算法的描述更为清晰,因此我建议阅读。 目录 1.算法 通过以下过程/算法来实现此VO: 1.1。 初始化 估计相对相机姿势: 给定视频,将第一帧(图像)设置为参考,并与第二帧进行特征匹配。 计算两个帧之间的基本矩阵(E)和单应矩阵(H)。 用的方法计算它们的对称传递误差,然后选择更好的一个(即,如果H /(E + H)> 0.45,则选择H)。 将E或H分解为两个帧之间的相对姿势,即旋转(R)和平移(t)。 通过使用OpenCV,E给出1个结果,H给出2个结果,满
2022-11-28 15:02:23 86KB opencv tracking cpp eigen
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delphi 无标题调整大小
2022-11-27 16:03:45 259KB delphi
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2022-11-25 21:04:10 17.58MB 批量调整图片大小
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