特征点提取与匹配 经典SLAM模型中以位姿-路标（Landmark）来描述SLAM过程 路标是三维空间中固定不变的点，能够在特定位姿下观测到 数量充足，以实现良好的定位 较好的区分性，以实现数据关联 在视觉SLAM中，可以利用图像特征点作为SLAM中的路标 特征点：图像当中具有代表性的部分 可重复性 可区别性 高效 本地 特征点的信息： 位置、大小、方向、评分——关键点 特征点周围的图像信息——描述子（Descriptor） 例子：SIFT/SURF/ORB OpenCV features2d 模块 ORB
智能视觉测量是指用计算机视觉技术实现对物体的尺寸测量，它在工业、林业、物流等领域有重要的应用。一般做法是用相机或激光雷达对物体拍照/扫描，然后识别图像中的待测量物体，得到其边界或形状信息，最后在坐标系中计算物体的尺寸。本文将以原木智能检尺（直径测量）为例，介绍智能视觉测量系统的技术原理，以及需要解决的难点问题。
单目 3D 目标检测使用 RGB 图像来预测目标 3D 边界框。由于 RGB 图像中缺少关键的深度信息，因此该任务从根本上说是不适定的。然而在自动驾驶中，汽车是具有（大部分）已知形状和大小的刚体。那么一个关键的问题是如何有效地利用汽车的强大先验，在传统 2D 对象检测之上来推断其对应的 3D 边界框。
为了校准相机，我们对3D对象（例如图案立方体）成像，并使用3D对象与其2d图像之间的3D-2D点对应关系来查找相机参数。
在32. 镜头、曝光，以及对焦（下）中，我给你介绍了各种各样的相机镜头，也介绍了视场角（FOV）这个概念。现在咱们手机上的主摄像头一般FOV是七、八十度左右，有的更小一些。但人类的视觉系统FOV可以达到
大多数3D重建方法可能仅恢复高达全局尺度模糊度的场景属性。我们提出了一种新的单视图度量方法，该方法可以仅使用在无约束条件下获取的单眼图像来恢复由物体的3D高度或地面以上的相机高度以及相机的方向和视野参数表示的场景的绝对比例。
激光雷达技术、以及立体视觉通常用于3D定位和场景理解研究中，那么单个摄像头是否也可以用于3D定位和场景理解中吗？所以我们首先必须了解相机如何将3D场景转换为2D图像的基本知识，当我们认为相机坐标系中的物体场景是相机原点位置（0，0，0）以及在相机的坐标系的X、Y、Z轴时，摄像机将3D物体场景转换成由下面的图描述的方式的2D图像。
arxiv链接：https://arxiv.org/abs/2004.03048 project主页：https://kai-46.github.io/DepthSensing/ slides：https://kai-46.github.io/DepthSensing/my_files/slides.pdf video：https://youtu.be/QXI5JQZ2JE0
初接触到相移法的同学，很容易出现这样一个疑惑，为什么有的论文中选择三步相移，而有的论文中选择四步相移，更有甚者选择五步相移，不同的相移步长到底有什么好处，在重建时又如何根据当前的场景，选择最合适的相移步长呢？今天笔者就简单捋一捋，不同的相移步长选择究竟可能可以带来什么好处。
POSIT算法，Pose from Orthography and Scaling with Iterations， 比例正交投影迭代变换算法：
光流的概念在1950年由Gibson首次提出。它是在观察成像平面上空间移动物体的像素移动的瞬时速度。利用图像序列中时域中像素的变化以及相邻帧之间的相关性，找到前一帧与当前帧之间的对应关系，从而计算出相邻帧之间物体的运动信息。一般而言，光流是由前景物体本身的移动，相机的移动或场景中两者的联合移动引起的。
PnP(Perspective-n-Point)问题的几何结构如图1所示，给定3D点的坐标、对应2D点坐标以及内参矩阵，求解相机的位姿。
据统计，今年共计1300篇论文被CVPR 2019 接收，相比去年被接收论文数量增加了32.8%。今年的接收率为25.2%。
【导读】SLAM是“Simultaneous Localization And Mapping”的缩写，可译为同步定位与建图。最早，SLAM 主要用在机器人领域，是为了在没有任何先验知识的情况下，根据传感器数据实时构建周围环境地图，同时根据这个地图推测自身的定位。因此本文以简单清晰的文字为大家介绍了视觉 V-SLAM。
ICCV 由IEEE 主办，每两年召开一次，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议。据了解，今年一共收到4328篇投稿，与上一届 2143 篇相比，数量超出一倍，“竞争”激烈。10 月 27 日 - 11 月 2 日，ICCV 2019 将在韩国首尔举行。
在文章66. 三维重建——相机几何模型和投影矩阵中，我们已经看到了透视相机的成像模型和相机矩阵：
结构光三维重建系统是由一个相机和一个投影仪组成，关于结构光三维重建系统的理论有很多，其中有一个简单的模型是把投影仪看做相机来使用，从而得到物体的三维信息。接下来我将详细介绍这个模型的原理。
这是今年的一篇针对高分辨率的固态激光雷达（非重复性扫描型）或者多线的激光雷达和相机在无标定板的环境中自动化外参标定的一篇文章。本文的方法不需要基于巧克力板，只依赖两个传感器采集的环境中的线特征就可以得到像素级精度的标定结果。在理论层面，作者分析了边缘特征提供的约束和边缘特征在场景中的分布对标定精度的影响。同时，作者分析了激光雷达的测量原理，并提出了一种基于点云体素分割和平面拟合的高精度的激光雷达点云边缘特征提取的方法。由于边缘特征在自然场景中很丰富，所以作者在室内和室外多个数据集上进行了实验并取得了不错的效果。
有趣的镜子不是平面镜子，而是凸/凹反射表面的组合，它们会产生扭曲效果，当我们在这些镜子前面移动时，这些效果看起来很有趣。
在结构光三维重建中，最常见的方法就是相移法，相移是通过投影一系列相移光栅图像编码，从而得到物体表面一点在投影仪图片上的相对位置或者绝对位置。下面，笔者将详细介绍如何制作相移编码图片，以及如何对获取的相移图片进行解码，最后笔者将粗浅的谈谈相移相比其他方法（如格雷码）有什么优势。
项目地址：https://github.com/qhFang/AccurateACL.
人在驾驶过程中会注意红绿灯的信息，而自动驾驶更离不开红绿灯信息，有了红绿灯信息，自动驾驶车辆才能更好地与车路进行交互。本篇分析 Apollo 6.0 中红绿灯检测和识别中的相关算法逻辑及部分代码实现。
由于近期在研究相机与投影仪的标定程序时，需要将结构光图片与灰点相机拍摄得到的图片中，找出角点之间的对应性，使用了如下一条代码：
通常来说，只给出一个2D图像，人类就能够毫不费力地推断出底层场景的丰富3D结构。由于从2D推断3D本身是一个模糊的任务。
数字图像是真实世界中的对象通过光学成像设备在光敏材料上的投影。在3D到2D的转换过程中，深度信息会丢失。从单个或多个图像中恢复有用的3D信息需要使用立体视觉知识进行分析。本文分别介绍了针孔摄像机模型和对极几何的基本知识。
机器之心发布 作者：陈涵晟（同济大学研究生、阿里达摩院研究型实习生） 距离 CVPR 2022 各大奖项公布没多久，来自同济大学研究生、阿里达摩院研究型实习生陈涵晟为我们解读最佳学生论文奖。 本文解读我们获得 CVPR 2022 最佳学生论文奖的工作《EPro-PnP: Generalized End-to-End Probabilistic Perspective-n-Points for Monocular Object Pose Estimation》。论文研究的问题是基于单张图像估计物体在 3D 空
逆相机法，也称为三角立体模型，其将投影仪看做“逆相机”，投影结构化光，主动标记视场内的“同名点”，利用类似双目视差原理（不完全相同）进行重建。
动态环境对视觉SLAM具有挑战性,因为移动对象遮挡了静态环境特征并导致错误的摄像机运动估计.在这篇文章中,我们提出了一个新的密集的三维立体模型解决方案,同时完成了动态/静态分割和相机自我运动估计以及静态背景重建.
可靠、准确的定位和建图是大多数自动驾驶系统的关键组件.除了关于环境的几何信息之外,语义对于实现智能导航行为也起着重要的作用.在大多数现实环境中,由于移动对象引起的动态变化,这一任务特别复杂,这可能会破坏定位.我们提出一种新的基于语义信息的激光雷达SLAM系统来更好地解决真实环境中的定位与建图问题.通过集成语义信息来促进建图过程,从而利用三维激光距离扫描.语义信息由全卷积神经网络有效提取,并呈现在激光测距数据的球面投影上.这种计算的语义分割导致整个扫描的点状标记,允许我们用标记的表面构建语义丰富的地图.这种语义图使我们能够可靠地过滤移动对象,但也通过语义约束改善投影扫描匹配.我们对极少数静态结构和大量移动车辆的KITTI数据集进行的具有挑战性的公路序列的实验评估表明,与纯几何的、最先进的方法相比,我们的语义SLAM方法具有优势.
羿阁 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 有没有空间感差的小伙伴，每次拿到乐高说明书都不知如何下手？ 这回，可以动的乐高说明书来了！ 清华姚班校友、斯坦福大学助理教授吴佳俊，带领团队研发了一项能把纸上的说明书转化为3D动画的技术，目前该论文已入选2022年计算机视觉顶会ECCV。 看完效果图，有网友直呼：这对所有年龄段的乐高爱好者都大有帮助！ 3D动画说明书 尽管乐高的说明书都是由专业设计师编写的，但对于想象力差的人，不得不说，还是3D动画更香。 这一步转化看上去容易，其实背后隐藏着两
通过对抗攻击修改3D物体的外表纹理属性，就可以使得智能机器人在动态场景中，执行任何攻击者预先设计好的错误行为或错误地回答问题。
在三维视觉中，经常出现的一种情况是：我们已知一组点的三维坐标，和相机拍摄这些点时获取的二维坐标。如何通过这些二位点的坐标，（结合已知的三维坐标信息），确定出相机在世界坐标系中的位姿，即旋转矩阵R和平移向量t？这个问题称作Perspective-n-Point 问题，简称PnP问题。
MATLAB一向是理工科学生的必备神器，但随着中美贸易冲突的一再升级，禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶。也许我们都应当考虑更多的途径，来辅助我们的学习和研究工作。 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围，但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的。
如果你定义的变量名称在之前已被定义过，则TensorFlow 会引发异常。可使用tf.get_variable( ) 函数代替tf.Variable( )。如果变量存在，函数tf.get_variable( ) 会返回现有的变量。如果变量不存在，会根据给定形状和初始值创建变量。
Visual-Inertial Monocular SLAM with Map Reuse
选自BAIR Blog 作者：Shubham Tulsiani、Tinghui Zhou 机器之心经授权编译 参与：smith、蒋思源、李泽南 最近，UC Berkeley 的研究人员撰文介绍了他们在
将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。
机器之心专栏 机器之心编辑部 如何数字化真实世界中的复杂物体是计算机图形学与计算机视觉中的经典问题，在文化遗产、电子商务和电影特效等诸多领域有着广泛的应用。高精度数字化结果由三维几何与高维外观组成，能在虚拟世界中高保真地重现出本体在任意光照和视角下的「流光溢彩」。 为了提升数字化采集中的信噪比，浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室和杭州相芯科技有限公司的研究团队首次提出了能同时采集几何与外观信息的轻量级高维结构光光源，通过 LED 阵列与 LCD 面板组合，等效构建了 3072 个分辨率约为
当我们编写代码的时候，通常会出现些拼写错误或其他一些未知的错误。如果代码运行失败，Python解析器一般会报出相关的错误提示，其中包含了代码出错的行和错误类型。它有时候还会给出对应修复建议。了解编程语言中不同类型的错误将帮助我们快速调试代码，也使我们更好地完成我们的工作。
说起OpenGL的矩阵变换，我是之前在我们的项目天天P图、布丁相机中开发3D效果时才比较深入地研究了其中的原理，当时一开始时，也只是知道怎么去用这些矩阵，却不知道这些矩阵是怎么得来的，当出现一些莫名其妙的问题时，如果不了解其中的原理，就不知道如何解决，于是想彻底搞懂其中的原理，还好自己对数学挺有兴趣，于是从头到尾把推导过程研究了一遍，总算掌握了其中的奥秘，不得不佩服OpengGL的设计者，其中的数学变换过程令人陶醉，下面我们一起来看看。 这些矩阵当中最重要的就是模型矩阵（Model Matrix）、视图矩阵（View Matrix）、投影矩阵（Projection Matrix），本文也只分析这3个矩阵的数学推导过程。这三个矩阵的计算OpenGL的API都为我们封装好了，我们在实际开发时，只需要给API传对应的参数就能得到这些矩阵，下面带大家来看看究竟是怎样计算得到的。
说起OpenGL的矩阵变换，我是之前在我们的项目天天P图、布丁相机中开发3D效果时才比较深入地研究了其中的原理，一直想写这篇文章，由于很忙（lǎn），拖了很久，再不写我自己也要忘了。 一开始时，也只是知道怎么去用这些矩阵，却不知道这些矩阵是怎么得来的，当出现一些莫名其妙的问题时，如果不了解其中的原理，就不知道如何解决，于是想彻底搞懂其中的原理，还好自己对数学挺有兴趣，于是从头到尾把推导过程研究了一遍，总算掌握了其中的奥秘，不得不佩服OpengGL的设计者，其中的数学变换过程令人陶醉，下面我们一起来看看。 这
近几十年来，在运动生物力学和康复环境中对人体运动的研究取得了长足的进步。基于视觉的运动分析涉及从顺序图像中提取信息以描述运动，可以追溯到19世纪后期， Eadweard Muybridge首先开发了捕获屈步态图像序列的技术。此后，运动分析相关技术进步很快，与不断增长的需求相平行，这些技术可以捕获从临床步态评估到视频游戏动画在内的各种运动。在运动生物力学和康复应用中，人体运动学的定量分析是一种功能强大的工具，生物力学工具已经从使用图像的人工注释发展为基于标记的光学跟踪器，基于惯性传感器的系统以及使用复杂的人体模型，计算机视觉和机器学习算法的无标记系统，已经取得了长足的发展。
文章：P2O-Calib: Camera-LiDAR Calibration Using Point-Pair Spatial Occlusion Relationship
作为计算机视觉领域的顶级学术会议，CVPR 2019 近期公布了最终论文接收结果，引来学界密切关注。据悉，CVPR 2019 今年一共获得 5165 篇有效提交论文，最终抉出了 1300 篇接收论文，接收率达到 25.2% 。
利用图像进行精确3D场景重建是一个存在已久的视觉任务。由于单图像重建问题的不适应性，大多数成熟的方法都是建立在多视角几何之上。当前SOTA单目度量深度估计方法只能处理单个相机模型，并且由于度量的不确定性，无法进行混合数据训练。与此同时，在大规模混合数据集上训练的SOTA单目方法，通过学习仿射不变性实现了零样本泛化，但无法还原真实世界的度量。本文展示了从单图像获得零样本度量深度模型，其关键在于大规模数据训练与解决来自各种相机模型的度量不确定性相结合。作者提出了一个规范相机空间转换模块，明确地解决了不确定性问题，并可以轻松集成到现有的单目模型中。配备该模块，单目模型可以稳定地在数以千计的相机型号采集的8000万张图像上进行训练，从而实现对真实场景中从未见过的相机类型采集的图像进行零样本泛化。
昨天，Facebook首席执行官马克·扎克伯格宣布推出Facebook Shops。
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