PnP算法(Perspective-n-Point)是求解 3D 到 2D 点对运动的方法。如果两张图像中其中一张特征点的 3D 位置已知,那么最少只需 3 个点对就可以使用PnP估计相机运动。特征点的 3D 位置可以由三角化或者 RGB-D 相机的深度图确定。
PnP 算法有很多种求解方法:用3对点估计位姿的 P3P、直接线性变换(DLT)、EPnP(Efficient PnP)、UPnP等。此外,还能用非线性优化的方式,构建最小二乘问题并迭代求解,即Bundle Adjustment。
PnP算法(Perspective-n-Point)是求解 3D 到 2D 点对运动的方法。如果两张图像中其中一张特征点的 3D 位置已知,那么最少只需 3 个点对就可以使用PnP估计相机运动。特征点的 3D 位置可以由三角化或者 RGB-D 相机的深度图确定。
PnP 算法有很多种求解方法:用3对点估计位姿的 P3P、直接线性变换(DLT)、EPnP(Efficient PnP)、UPnP等。此外,还能用非线性优化的方式,构建最小二乘问题并迭代求解,即Bundle Adjustment。
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