(UVA)10055-減法 取得連結 Facebook X Pinterest 以電子郵件傳送 其他應用程式 12月 15, 2014 #include<stdio.h> int main(){ long long a,b; while(scanf("%lld%lld",&a,&b) != EOF) { if(a>b) prinf("%lld",a-b); esle prinf("%lld",b-a); } return 0; } 取得連結 Facebook X Pinterest 以電子郵件傳送 其他應用程式 留言
Bundle Adjustment 光束平差法 8月 06, 2018 Bundle Adjustment(BA) 光束平差法 Bundle Adjustment是什麼: 又稱為光束平差法在三維重建裡常使用的優化技術,當我們透過SFM成功計算出點的三維空間座標,但是隨著影加入的影像越來越多,累積的誤差也將無法忽視,影響最終的重建效果,因此需要BA優化。 假設有一個3D空間的點,他被不同位置的攝影機拍攝,那麼BA就是能夠從這些不同視角訊息中提取出.D點的座標以及各個相機的相對位置和光學訊息。對任意三維點P,由從每個攝影機的光心射出來並且經過圖像P對應的像素後產生的光線,都將會交於P點,對於所有三維點,會形成相當多的光束(bundle)。因為實際上會有許多noise存在,每條光線幾乎不可能匯聚於一個點,因此在重建的過程中,需要不斷進行調整(adjustment),使得同一個3維點P的光束能匯聚於點P。 Bundle Adjustment的目標: 最小化重投影誤差 (圖源:http://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7739775.html) 重投影即為第二次投影: -第一次投影就是相機拍照時,三維空間的點投影到照片上 -我們透過這些影像進行SFM,特徵提取、三角定位等方式建構三維空間點的位置 -最後利用我們計算得到的三維點的座標,和我們計算出的相機參數,進行第二次投影,也就是重投影。 重投影誤差: 指的是真實的三維空間點在圖像平面上投影(也就是圖像上的像素點)和重投影(我們計算的虛擬像素點)的差值。因為真實的值和計算得到的值不可能是完全相符的,因此需要將這些誤差最小化。 reference: 簡介 https://blog.csdn.net/yaoweijiao/article/details/53056439 https://blog.csdn.net/Kevin_cc98/article/details/69815661 重投影誤差 http://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/7739775.html 待整理資料 https://blog.csdn.net/Kevin_cc98/article/d 用力戳我 »
Structure From Motion 8月 02, 2018 Structure from motion 簡介 1.SFM介紹 2.SFM整體流程 3.特徵點提取 4.特徵點匹配 5.初始像對 6.3D重建 7.bundle adjustment 8.SFM 工具介紹 1.SFM介紹 SFM為透過相機的移動來確定目標的空間和幾何關係,是一種3D重建常見的方法,與Kinect這種有3D攝影機最大的不同: 只需要普通的RGB相機即可,成本較低 較不受環境約束(地形、陽光) 但SFM背後需要複雜的理論和計算,再精確度和速度上都還有待提升。 2.SFM整體流程 (圖源: https://blog.csdn.net/qq_20791919/article/details/74936438 ) (圖源:https://blog.csdn.net/Mahabharata_/article/details/70799695) 3.特徵點提取 為了要進行影像的匹配,需要在影像中選擇具有代表性的區域,例如:影像中的角點、邊緣等,容易識別的區塊,尤其是角點的辨識度最高 常使用的特徵提取方法,且open有提供函式庫 -SIFT -SURF 4.特徵點匹配 -兩個影像之間進行SIFT特徵點進行匹配 -KDTree對最近的特徵點進行匹配 -建立匹配系統後,生成track列表(同名點) -如果一個track包含同個影像多次,表示此匹配關係有誤, 因為同個影像的多個特徵點都匹配到同個點 -如果track少應該剔除,通常track為2,視為資訊太少,3D 重建容易產生錯誤 5.初始像對 -計算內點 -採用RANSC 計算單應矩陣 -滿足單應矩陣的匹配點稱為內點 -內點佔的比例越高,低視差現象越明顯 -選擇初始像對 -匹配特徵點要足夠多 -選擇內點數量少,但又不少於100個的影像 (防止兩個影像的視角過於接近) 6. 3D重建 -取得相機參數 -外參 -計算本征矩陣,進一步求出R、T矩陣 -內參 -焦距,光心位置 -利用以上的R、T矩陣與影像的匹配關係還原三維 用力戳我 »
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