从单幅图像估计相机高度、方向和视场 - 腾讯云开发者社区

研究内容在本文中，研究人员赋予全景场景理解任务更强的3D感知能力，以单幅彩色全景图像作为输入，旨在预测物体的形状、三维姿态、语义类别和房间布局。...具体地说，研究人员首先使用为全景图像定制的算法从局部图像区域提取房间布局和目标假设，并依赖上下文模型细化初始估计。该方法在三维全景场景理解的几何精度和场景布局等方面都取得了显著的性能。...然后研究人员设置高度为1.6米的摄像机，在水平面上随机观察方向。最后，研究人员使用语义/实例分割、深度图像、房间布局和来自物理模拟器的定向三维物体渲染1500幅全景图像。...因此，为了与使用透视相机的SoTA方法Total3D和Im3D进行比较，研究人员将全景相机划分为一组水平视场为的相机。...物体的姿态和形状的结果从相机坐标转换到世界坐标，以获得最终的结果(Total3D-Pers和Im3D-Pers)。除了透视图版本，研究人员还扩展了Total3D和Im3D，以直接工作在全景图像。

6675 0

综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

鱼眼相机模型展示了图像点和单位球体之间的关系针孔摄像机模型当研究仅限于考虑标准视场相机时，针孔相机模型是计算机视觉和机器人学许多领域中使用的标准投影函数，针孔模型由下式给出：或者，如果我们将其视为关于入射角的函数...视场模型（ Field-of-View Model）：视场模型及其逆定义如下参数w近似相机视场，但不精确，这是一个像分割模型一样的图像模型，其中定义图像平面上的未畸变和扭曲半径。...此外还应估计摄像机的外参，即摄像机系统在车辆坐标系中的位置和方向。...球面极线几何：立体视觉的几何关系由极线几何描述，可用于深度估计和结构从运动方法结合特征提取器，在针孔相机模型中，穿过两个相机光学中心的线与图像平面的交点定义了称为对极点，这条线称为基线，穿过基线的每个平面在两个图像平面中定义匹配的极线...将球形CNN推广到更复杂的鱼眼流形表面将是一个有趣的方向，特别是， Kernel transformer networks[91]有效地将卷积算子从透视转换为全向图像的等矩形投影，更适合推广到鱼眼图像。

3K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

实现一个抽帧算法+双目相机原理

首先回忆一下深度图，它是灰度图像，该图像的每一个像素值都是摄像头到物体表面之间距离的估计值。因为我也没带相机，这里就使用预先下载的图像集处理一下。...： 1 通用单目相机模型通用相机模型中，X,Y,Z为世界坐标系，（x,y,z）为相机坐标系，根据x三角形相似性： 2 双目测距原理双目立体视觉的深度相机对环境光照强度比较敏感，且依赖图像本身的特征...realsense解决了这样的问题，看下文： 1 有效深度视角： real sense 在本质上属于双目立体视觉，所以，有效的深度视场应该是左成像器和右成像器的视场重叠的一部分，因为只有在左右两幅像中都有对应像素点的物理坐标...如下图所示：以realsense d415为例， d415参数如下，带入参数，可以计算得到在不同高度z下，对应的水平方向上的有效视角不同高度对应的有效深度视角无效视角部分反应在深度图像上...，会是黑洞，如图： 2 水平方向有效视场宽度(与相机连线水平，另一个垂直方向视角不会改变，计算简单，忽略) 在不同高度下，无效宽度和总视野宽度比例可以通过如下公式计算： DBR = B/(2*Z*tan

8083 0

论文简述 | 无需校正和不失真的实时变化的鱼眼双目

. 2 介绍广角(鱼眼镜头)相机在机器人应用中有着重要的用途.由于与针孔摄像机模型相比，鱼眼摄像机具有更宽的视场(FOV)，因此在相同的传感器区域中包含了更多的信息,这对于物体检测、视觉里程计和3D重建尤其有利...使用鱼眼相机进行实时密集3D绘图有几个优势,尤其是在导航和自主驾驶方面.例如,宽广的视野允许同时可视化和观察不同方向的物体....几种方法已经解决了鱼眼相机的3D建图问题.最常见的方法是将图像校正为透视投影,这基本上消除了这种宽FOV摄像机的主要优点.此外,靠近图像边缘的信息高度失真,而靠近中心的对象被高度压缩,更不用说由于空间采样而增加不必要的图像质量下降...与传统的校正方法相比,我们的结果显示了额外的精确测量,与未校正的离散方法相比,我们的结果显示了更精确和稠密的估计.最后，通过我们的实现，我们能够在鱼眼双目摄像机系统和现代图形处理器上实现实时处理. 3.... 4 结论在本文中,我们提出了一种处理鱼眼相机的warping技术,该技术适用于不需要显式图像校正的variational stereo估计方法.我们表明,与不增加处理时间的传统方法相比,我们的方法可以实现更高和更均匀的精度和更大的

8621 0

CamMap：基于SLAM地图对不共视相机进行外参标定

摘要由于多相机之间通常存在有限或无重叠的视场，因此在估计外参相机参数时面临着一定的挑战，为了解决这个问题，本文提出了CamMap：一种新颖的6自由度外参标定流程。...主要贡献准确估计相机外参对于关联多个相机的信息至关重要。然而，如图1(a)所示，重叠视场通常很小或不存在，这给外参标定带来了重大挑战。为了让标定板能够被同时捕捉到，标定板必须远离相机放置。...在这种方法中，地图坐标系与第一幅图像的相机坐标系重合，因此相机可以以不同的频率进行拍摄，如果第一幅图像中的特征点很少，ORB-SLAM3系统将拒绝创建关键帧，因此，建议在开始时将相机放置在具有相对丰富特征的方向上...从理论上讲如果相机在SLAM结束时保持静止，TBm_An也将等同于外参数，但在SLAM系统中，姿态估计是一个递归过程，累积误差会逐渐增加，如图3所示。...但在图5中，相机A和C只有一个很小的重叠视场。因此，在这种情况下，Kalibr不能直接用于校准。幸运的是，相机A和B之间以及B和C之间的重叠视场较大。

4072 0

一次采集无需特定目标的LiDAR-相机外参自动化标定工具箱

从配对的稠密点云和相机图像中，根据使用SuperGlue [4]估计的2D-3D对应关系获得LiDAR-相机变换的粗略估计。...对于这样的LiDAR，将LiDAR在垂直方向上移动几秒钟，并在补偿视角变化和点云畸变的同时累积点云。...为了利用基于图神经网络的图像匹配流程，使用虚拟相机模型从稠密点云生成LiDAR强度图像。为了选择最佳的投影模型来渲染整个点云，首先估计LiDAR的视场角（FoV）。...如果估计的LiDAR视场角小于150°，则使用针孔投影模型创建虚拟相机，否则使用等距投影模型创建虚拟相机，通过虚拟相机将点云渲染为带有强度值的LiDAR强度图像，如图4所示。...这是因为由于LiDAR和相机的视场（FoV）差异非常大，只使用了全景相机图像的一小部分进行校准，并且图像的分辨率不足以表示有限的FoV下的精细环境细节，我们认为通过使用更高分辨率或多个图像可以提高校准精度

3402 0

3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用实例

目标场景最好位于相机的中间视场附近，不超出近视场和远视场的边界，即目标场景的高度不超出测量范围。 3D相机的成像精度需要满足应用场景的抓取精度要求。...通常，工作距离越大，3D相机的视场越大，但成像的精度越低。此外，相机的分辨率、点云的获取速度也是评价3D成像系统的重要指标。...采用不同的角度对静止目标物体进行照明，在每个照明角度下，使用同一台相机在同一个固定视角下拍摄一幅图像，光度立体视觉技术使用这组图像估计出目标物体表面的法向量。...3D相机采用固定安装，在长方形料框的正上方进行拍摄。考虑到ABB 2600机器人的工作范围，3D相机距离料框底部的高度需大于1000 mm并尽可能取小值。...最后，将处理结果按照表面中心高度、姿态方向和表面尺寸进行综合排序，输出到机器人抓取路径规划程序当中。路径规划程序根据视觉输出的结果引导机器人运动并控制夹具动作。

2.9K2 0

基于简化点云地图的语义边缘对齐的单目定位方法

介绍视觉定位是对给定图像的位置和方向（即摄像机姿态）进行估计的问题。这个问题在自主导航中起着关键作用，例如，对于自动驾驶汽车[9]和同时定位和地图（SLAM）[30]。...对于给定的图像，通过比较从图像中提取的局部特征的描述子和三维点描述子，建立一组二维-三维的对应关系。...相反，他们通过学习从图像块到三维场景点坐标的映射，直接学习2D-3D匹配函数。再次，将得到的2D-3D对应用于基于RANSAC的姿态估计。与显式方法相比，隐式方法可以获得更高的姿态精度[4]，[7]。...我们的策略基于主动搜索[33]，这是一种针对单目相机开发的高效优先级方案。我们证明了主动搜索的一种快速变体，它导致了单个图像的不稳定姿态估计，非常适合于多摄像机系统。...同时，根据最后一个摄像机姿态和VIO模块的里程计输入预测当前摄像机姿态。根据预测的摄像机姿态，从预先构建的简化地图中选择相应的地标进行特征对齐。最后，在一个优化框架内导出了全局的相机姿态。 ?

8106 0

「单张图像重建3D网格」告别卡顿，从30分钟提速到45秒！浙大、加州大学等联合发布One-2-3-45：在线Demo可试玩

基于单幅图像进行三维重建是一项具有重要应用价值的任务，但实现起来也非常困难，需要模型对对自然世界具有广泛的先验知识。...多视角合成：使用视图条件的二维扩散模型Zero123，以两阶段的方式生成多视图图像，输入包括单幅图像和相对相机变换，参数为相对球面坐标； 2....姿态估计：根据Zero123生成的4个邻近视图估计输入图像的仰角，再将指定的相对位置与输入视图的估计位置相结合，获得多视图图像的位置； 3....给定单幅图像后，研究人员首先使用Zero123从球面均匀采样相机姿态，生成32幅多视角图像，然后将预测结果输入基于NeRF的方法（TensoRF）和基于SDF的方法（NeuS），分别优化密度场和SDF场...相机位置估计研究人员提出了一个仰角估计模块来推断输入图像的仰角。首先使用Zero123预测输入图像的四个邻近视图，然后以从粗到细的方式列举所有可能的仰角。

4532 0

工业机器视觉系统相机如何选型？（理论篇—3）

如下图（a）所示，表示被检测目标在水平方向上占据整个视场，而图（b）表示目标未填满视场。 ?...如果横纵方向上视场大小为[FOVh，FOVv]，检测目标的最小特征的大小为[Ih，lv]，则图像传感器应具有的最小像素分辨率为： ? 成像系统视场的大小可以通过研究其成像规律得知。...相机像素分辨率是指相机传感器上纵横方向上的像素数。相机的空间分辨率却表示它的空间极限分辨能力。根据前述相机奈奎斯特定律，相机要能恢复空间图像，必须至少使用2个像素来表示图像的最小单元。...例如，某相机的像素物理大小为8.4um×9.8um，则相机在横纵方向上的空间分辨率为： ? 对于镜头和相机构成的成像系统来说，整个系统的空间分辨率取镜头和相机空间分辨率的最小值。...但是，由于目前相机与镜头和电脑/图像采集卡之间的接口都趋于标准化，这就使得我们可以直接从项目对机器视觉系统的精度要求入手来选择相机。

1.5K2 0

Google Pixel 2(XL)录像画质提升背后

基于光学图像稳定（OIS）和电子图像稳定（EIS））的融合稳定视频技术，使用Pixel 2 和Pixel 2 XL智能手机，拍摄的视频比以往更流畅，更清晰。...视频融合稳定技术用最少的伪影提供高度稳定的画面，目前Pixel 2在DxO的视频排名中领先（同时也获得了智能手机相机的最高综合评分）。录像的一个关键原则是保持摄像机的运动平稳。...第一个处理阶段，运动分析，提取陀螺仪信号，OIS运动及其他属性来精确估计像机运动。然后，运动滤波阶段，结合机器学习和信号处理来预测人们移动相机的意图。...运动模糊通常会使帧沿特定方向模糊，如果所有帧沿着这个方向运动，人眼就不会注意到它。相反，我们的大脑自然的将模糊视为运动的一部分，并将其从我们的感知中屏蔽掉。...之后，我们应用机器学习算法（训练一组有运动模糊和没有运动模糊的图像）将过去和未来帧中的运动模糊映射到我们想要保留的真实像机运动的量，同时使用虚拟的相机移动与真实相机移动进行混合加权。

8594 0

从单幅图像到双目立体视觉的3D目标检测算法

从相机得到图像信息，需要正确计算图像点和三维点的对应关系，而雷达和深度相机可以直接得到点云或者点的空间位置。按照传感器和输入数据的不同，可以把3D目标检测分为如下几类： ?...下文从几种单目图像到双目相机进行3D目标检测算法的详细介绍，来说明和讨论如何实现基于图像的3D目标检测。三.单视图像3D目标检测算法介绍 3.1结合回归学习和几何约束的3D目标检测算法 A....(b)观测角度α和全局角度β的图示。这里y轴向下，所以角度正方向是顺时针方向。第二步：计算粗化的3D框。给定相机内参数K, 2D边界框，以及方位角α，通过射影几何方法计算3D框。...∆v, ∆h为纵坐标偏差和高度偏差。注意这里采用校正的双目相机，因此，左右视图的纵坐标和高度是相同的。 RPN主干网络采用Resnet-101或者FPN。...图11：物体的全局方向角是θ，从相机观察的角度是β，物体相对于相机的视角是α=θ+β。由于相同的相机视角α得到近似相同的投影，因此这里回归的角度是物体转角相对于相机的视角α。

1.7K4 0

一个通用的多相机视觉SLAM框架的设计和评估

图2：显示了两个示例的多相机图像帧，显示了从（a）重叠（OV）设置的正面摄像头和（b）非重叠（N-OV）配置的三个摄像头中提取的图像特征相同场景。...根据它们的位置，组成摄像机组的摄像机可以具有重叠的视场，利用了重叠的图像来计算强度特征，将重叠的图像区域关联到属于场景中特定3D点的特征组，而不是独立地使用组成摄像机的特征，这与大多数现有的摄像机系统不同...对于每个组件相机c_i，我们找到与c_i具有共同 FoV 的相机集合 C中的公共图像区域，从相机对 (c_i, c_j) 开始，我们首先将 c_i 的图像分成 2D 网格。...，该模型允许非中心投影，适用于表示多摄像头系统[14]，表示相机c中图像中的像素u的关键点表示为Plucker线L = [q q0]，它是由线方向q和矩q0组成的6维向量。...Pc被投影到二维图像坐标系中，使用内参矩阵计算，这个公式方便地模拟了多视图特征，使得后端可以灵活地处理不同的相机配置，并通过估计轨迹和地标来优化组件相机的外参。

4233 0

固态激光雷达和相机系统的自动标定

C.外参标定从图像中进行2D角点检测，对应于SSL中的集成点云帧数据，由于棋盘沿对角线方向对称，图像和点云中检测到的角点的顺序可能不明确，我们对检测到的角点重新排序，并从左下角对其进行索引，迭代外参求解...实验 A.标定设置在实际标定过程中，SSL和相机需要处于固定的相对位置，并且假设摄像头内参是已知的，通过对传感器视场内不同位置和方向的棋盘进行多次采样，采集相应的图像和多帧点云，然后计算外参，我们在多个有代表性的...D.三维角点估计提出的方法的性能与估计的棋盘格角点高度相关，因此，我们进一步讨论了角点估计的性能，图10示出了在角点估计期间成本函数L和重投影误差的分布图10：成本函数L和重投影误差随优化变量i的分布...图11是分别从点云和图像中检测到的棋盘格角点的可视化结果，它还显示了从2D和3D空间估计的角点的一致性。...总结本文提出了一种新的SSL摄像机系统外参标定方法，通过提出的时域积分和特征精细化方法，可以从模糊激光雷达测量中提取有效信息，基于标定目标点云的反射率分布，提出了一种棋盘格测量的三维角点估计方法，并结合从图像中提取的二维角点

1.5K1 0

从单幅图像到双目立体视觉的3D目标检测算法（长文）

3.4K2 0

ACM MM 2023 | PanoDiff：从窄视场图片生成全景图

介绍图1 teaser 全景图像捕捉的视场广泛，包括360°水平方向和180°垂直方向视场范围。全景图在各种应用中变得越来越重要，例如环境照明、虚拟现实/增强现实和自动驾驶系统。...面临两个主要挑战：估计NFoV图像的相对相机姿态并准确地将这些NFoV图像映射到全景图上使用基于隐式diffusion的方法从各种类型的不完整全景图生成完整的全景图。...我们提出了PanoDiff，该方法可以从一张或多张从任意角度拍摄的未标注相机姿态的NFoV图像有效地生成完整的360°全景图。...对于在相同位置但不同姿态下拍摄的多个NFoV（窄视场）图像，我们的目标是估计它们之间的相对姿态。在全景图像的设定下，不涉及相机平移，我们将相对相机姿态形式化为旋转角度。...实验定量评估我们从相机相对位姿估计的准确性和全景图生成的质量两个方面来考察我们的方法的性能。相对位姿估计我们在SUN360和Laval Indoor数据集上评估了相对位姿估计的性能。

5633 0

机器视觉工业缺陷检测(光源，相机，镜头，算法)

其中H为色调，用角度度量，取值范围为0°～360°，从红色开始按逆时针方向计算，红色为0°，绿色为120°,蓝色为240°。...考虑待观察或待测量物体的精度，根据精度选择工业相机分辨率。相机像素精度=单方向视野范围大小/相机单方向分辨率。则相机单方向分辨率=单方向视野范围大小/理论精度。...（2）工业镜头的基本参镜头选择应注意：①焦距 ②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点/节点 ⑦畸变。... 感光芯片尺寸相机感光芯片的有效区域尺寸，一般指水平尺寸。这个参数对于决定合适的镜头缩放比例以获取想要的视场非常重要。镜头主要缩放比例 (PMAG) 由感光芯片的尺寸和视场的比率来定义。...（7）对摄像头的定标，包括发现与跟踪定标模式、定标、基本矩阵估计、齐次矩阵估计和立体对应。（8）对运动的分析，如对光流、运动分割和跟踪的分析。

14.2K6 7

基于RGBD的slam_rgb算法

从数据关联的角度讲，VO只考虑短时间的数据关联，保证局部位姿的准确性，闭环检测则考虑长时间的数据关联，保证全局位姿的准确性。...地图类型： 2）优秀RGBD SLAM介绍 (1)KinectFusion KinectFusion是首个基于RGBD相机的实时三维重建系统，用深度图像生成的点云通过ICP估计相机位姿...，利用RGB的颜色一致性估计相机位姿，以及利用深度图像生成点云进行ICP来估计相机位姿，通过不断优化重建的map来提高相机位姿的估计精度，最后用surfel模型进行地图表达。...，对于特征点法来说，同名特征点变少，对于光流法和直接法来说，灰度不变假设不成立，这将导致位姿估计不准或者没法估计（可使用广角、鱼眼、全景相机，或者多放几个相机解决）；其二，相机运动过快时，rolling...(2)视场角不够视场角不够，帧间的重叠区自然就小（zed视场角较大，而Kinect太小），可使用视场角大的相机解决，或者多用几个RGBD相机。

5241 0

自动驾驶车辆在结构化场景中基于HD-Map由粗到精语义定位

摘要鲁棒准确的定位是机器人导航和自动驾驶车辆的重要组成部分，而利用相机在高精地图（HD map）种进行定位则提供了一种低成本的定位传感器，现有的方法大多由于容易出错的数据关联性或初始姿势要求准确性而导致位姿估计失败...直接法：不需要显式的关键点检测器或特征描述子，它可以自然地从所有具有强度梯度的图像区域中采样像素，例如，基于图像梯度点的图像对齐来估计帧间姿势，利用边缘特征进一步用于生成用于姿势优化的深度图像等。...从全局地图元素（LA、PO和SB）裁剪局部地图将使用当前粗略的车辆姿势在预定义的阈值距离内从全局地图查询，然后利用查询到的局部地图进行无漂移视觉定位，将地图元素E投影回图像点P。...，此外，由于成像比例与车辆高度密切相关，车道标记投影将扩展到图像边界或收缩到具有错误车辆高度的图像中心，因此，如果没有标志牌或标杆，则优化阶段不包括侧倾角度和车辆纵向位置。...在实验中，在序列3中使用宽摄像机（视场为120度），而在其他序列中使用具有42.5度视场的摄像机，平均旋转误差小于1度，横向误差和纵向误差约为20cm，如果通过从顺序中的任何帧初始化，在10帧内定位成功

1.2K3 0

在结构化场景中基于单目的物体与平面SLAM方案

文章首先提出一个高层次的图形模型，在考虑遮挡和语义约束的情况下，从单个图像中联合推断三维物体和结构平面。在统一的SLAM框架下，利用摄像机姿态对获取的目标物体和平面进行进一步优化。...对象和平面提供了额外的语义和几何约束，以改进摄像机的姿态估计，优化并生成密集的三维地图。另一方面，精确的SLAM姿态估计提高了单图像的3D检测。...● 内容精华单帧图像理解将环境表示为一组长方体对象和结构化平面（如墙和地板）。目标是同时从二维图像推断出它们的三维位置。...所以这里直接检测和选择更可靠和可重复性更好的地面与墙交界线段。 SLAM优化利用单幅图像检测中选取的目标物和平面作为SLAM观测值，并通过多视点BA对摄像机姿态进行优化。...在视频情况下，单幅图像的三维检测采用SLAM姿态估计。对于SLAM部分，系统是建立在基于特征点的ORB SLAM之上的，通过对象和平面进行扩展。 ? ? 单图像原始物体和面检测和CRF优化。

7952 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

基于全局场景背景图和关系优化的全景3D场景理解（ICCV 2021）

综述：用于自动驾驶的全景鱼眼相机的理论模型和感知介绍

实现一个抽帧算法+双目相机原理

论文简述 | 无需校正和不失真的实时变化的鱼眼双目

CamMap：基于SLAM地图对不共视相机进行外参标定

一次采集无需特定目标的LiDAR-相机外参自动化标定工具箱

3D视觉技术在机器人抓取作业中的应用实例

基于简化点云地图的语义边缘对齐的单目定位方法

「单张图像重建3D网格」告别卡顿，从30分钟提速到45秒！浙大、加州大学等联合发布One-2-3-45：在线Demo可试玩

工业机器视觉系统相机如何选型？（理论篇—3）

Google Pixel 2(XL)录像画质提升背后

从单幅图像到双目立体视觉的3D目标检测算法

一个通用的多相机视觉SLAM框架的设计和评估

固态激光雷达和相机系统的自动标定

从单幅图像到双目立体视觉的3D目标检测算法（长文）

ACM MM 2023 | PanoDiff：从窄视场图片生成全景图

机器视觉工业缺陷检测(光源，相机，镜头，算法)

基于RGBD的slam_rgb算法

自动驾驶车辆在结构化场景中基于HD-Map由粗到精语义定位

在结构化场景中基于单目的物体与平面SLAM方案

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐