>>说明: 在主文件中,随机生成一组点和相机,即分布在平面上的点和平行于平面移动的相机。 每个点计算 2d 图像投影,相机使用真实位置观察该点。 在这一步之后,高斯噪声被添加到点的 3D 坐标 (xyz) 和相机的 6D 坐标 (xyz phi theta psi)。 然后,通过使用3D点到摄像机图像平面的重投影误差定义成本函数来提出优化问题。 Levenberg-Marquardt和Trust-Region-Reflective最小二乘均被使用。 如果指定使用第二种算法,则构建表示雅可比稀疏模式的矩阵以实现优化的显着加速。 编写此代码只是为了展示捆绑调整问题的性质以及如何实现它。 它的意思是用于学术目的。 >>用途:
只需运行主脚本即可。 要更改相机的几何形状或点云的几何形状,只需编辑 Pose 和 Point Cloud Generation 部分下的主脚本。
>>兼容性:
在
2021-09-01 09:33:08
11KB
matlab
1