Block Bundle di regolazione del flusso

Question

Sto lavorando sulla regolazione del blocco di bundle per trovare

• X, Y, Z valori di punti immagine
• valori corretti di caratteristiche della fotocamera (parametri estrinseci ecc ..)
• Corretto i valori delle misurazioni

A mio parere processo di aggiustamento BB è fatto seguendo questi passaggi (intrinseci della telecamera sono date):

1. Raccogliere punti di legame (x, y per ogni coppia di immagini) e punti di controllo (x, y e relativi X, Y, posizioni Z per ogni immagine)
2. Calcolare iniziali parametri estrinseci (telecamera posa) per ciascuna vista
3. Calcolare di ciascun punto di pareggio posizione iniziale mondo reale usando telecamera posa
4. eseguire il punto di regolazione fascio sparse utilizzando tutti questi valori iniziali e altri parametri come ingressi
5. Uso uscita di regolazione fascio sparse come risultato accurato s della posizione del mondo reale, caratteristiche estrinseche e misure.

Una cosa che voglio chiedere è se il flusso è corretto. Esistono molti metodi per la stima della struttura e del movimento dalle viste, quindi non posso esserne così sicuro.

Come ho cercato tra varie risorse ho scoperto che ci sono librerie che fanno ogni parte dell'operazione di regolazione del pacchetto di blocchi. Per ogni passo:

1. librerie di elaborazione di immagine come OpenCV possono essere utilizzati per la raccolta punto pareggio automatico
2. cvFindExtrinsicCameraParams2 può essere utilizzato per lo spazio resezione (ma richiede 4 punti, per la regolazione blocco fascio si menziona che 3 punti di controllo a terra sono sufficienti per ogni visualizzazione. Dovrei usare un altro metodo come posa di stima da vista stereo?)
3. utilizzando triangolazione e proiezione metodi di OpenCV, le posizioni del mondo reale possono essere calcolati
4. SBA o SSBA è adatto per questa operazione
5. N/A

Un altro problema è che, se il flusso accennato in precedenza è giusto, le biblioteche si abbinati sono sufficienti per l'attuazione di tutto il flusso? (Può essere meglio fornisce consulenza per ogni parte)

Sono newbie in questo campo, quindi apprezzo qualsiasi aiuto in questo argomento, Grazie ...

Answer 1

Hai descritto l'approccio predefinito alla fotogrammetria stereo. Piuttosto che usare termini di visione del computer (estrinseco, intrinseco) ti suggerisco di cercare usando i termini di orientamento interno ed esterno. Questo è un buon approccio se si dispone di un numero finito di immagini sovrapposte e ha il vantaggio di alcuni metodi di stima dell'errore ben definiti.
Ecco alcune matematica di base:

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

.2. cvFindExtrinsicCameraParams2 può essere utilizzato per la resezione spazio (ma richiede 4 punti, per la regolazione blocco fascio viene menzionato che 3 punti di controllo a terra sono sufficienti per ciascuna vista.

La ragione quattro punti di controllo sono richiesti da cvFindExtrinsicCameraParams2 è che le equazioni sono sottodeterminate con solo 3. Se non si ha abbastanza controllo, potrebbe essere necessario utilizzare un approccio alternativo (o sensore) per stimare il vettore di posa iniziale della telecamera