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estworldpose

估计相机姿势从三维到二维点对应关系

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    语法

    worldPose = estworldpose (imagePoints worldPoints intrinsic)
    [worldPose, inlierIdx] = estworldpose (imagePoints、worldPoints intrinsic)
    [worldPose、inlierIdx、状态]= estworldpose (imagePoints、worldPoints intrinsic)
    (___)= estworldpose (___名称=值)

    描述

    例子

    worldPose= estworldpose (imagePoints,worldPoints,intrinsic)返回校准相机的姿势在世界坐标系统。输入worldPoints必须定义在世界坐标系统。

    这个函数解决了角度n分(PnP)问题使用perspective-three-point (P3P)算法[1]。函数消除虚假异常对应使用M-estimator样品一致(MSAC)算法。内围层图像点之间的对应关系和世界点用于计算相机的姿势。

    (worldPose,inlierIdx)= estworldpose (imagePoints,worldPoints,intrinsic)回报的指标内围层用于计算相机的姿势,除了参数从之前的语法。

    (worldPose,inlierIdx,状态)= estworldpose (imagePoints,worldPoints,intrinsic)此外返回一个状态码来表示是否有足够的点。

    (___)= estworldpose (___,名称=值)使用附加选项指定一个或多个名称参数,使用任何前面的语法。

    例子

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    打开生活的脚本

    加载之前计算world-to-image通讯。

    负载(“worldToImageCorrespondences.mat”);cameraParams。图象尺寸= (128 - 128);intrinsic = cameraParams.Intrinsics;

    估计世界上相机姿势。

    worldPose = estworldpose (imagePoints、worldPoints intrinsic);

    剧情世界点。

    pcshow (worldPoints VerticalAxis =“Y”VerticalAxisDir =“向下”,…MarkerSize = 30);持有在plotCamera(大小= 10,取向= worldPose.R ',…位置= worldPose.Translation);持有从

    输入参数

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    不失真图像的坐标点,指定为一个米2组(x,y)坐标。像点的数量,米必须至少有四个。

    函数不占透镜畸变。你可以undistort图像使用undistortImage函数之前检测的图像点,或者你可以undistort图像点自己使用undistortPoints函数。

    数据类型:单|双

    世界的坐标点,指定为一个米3组(x,y,z)坐标。

    数据类型:单|双

    相机intrinsic,指定为一个cameraIntrinsics对象。

    名称-值参数

    指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

    例子:MaxNumTrials = 1000

    最大数量的随机试验,指定为一个正整数标量。试验的实际数量取决于图像和世界点的数量,和的值MaxReprojectionError和信心属性。增加试验的数量提高了鲁棒性输出的额外费用的计算。

    信心寻找最大内围层数,指定为一个标量范围(0,100)。增加这个值提高了鲁棒性输出的额外费用的计算。

    Reprojection发现异常值,误差阈值指定为一个积极的数字标量像素。增加这个值使得算法收敛更快,但可以减少结果的准确性。通讯reprojection误差大于MaxReprojectionError被认为是局外人,不习惯计算相机的姿势。

    输出参数

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    相机的姿势在世界坐标,作为一个返回rigidtform3d对象。的R和翻译对象的属性代表相机的方向和位置。

    指数窗点,作为一个返回米1逻辑向量。逻辑真值向量对应的内围层中imagePoints和worldPoints。

    状态码,返回0,1,或2。

    状态码 状态
    0 没有错误
    1 imagePoints和worldPoints不包含足够的点。至少需要4分。
    2 没有足够的内围层发现。至少需要4内围层。

    提示

    • 该函数不考虑透镜畸变。你可以undistort图片使用undistortImage函数之前检测图像点。你可以undistort像点自己使用undistortPoints函数。

    引用

    [1]高,X.-S。,X.-R。侯,j . Tang和H.F.程。“完整的解决方案分类Perspective-Three-Point问题。”IEEE模式分析与机器智能。第25卷第八期第943 - 930页,2003年8月。

    [2]托,P.H.S.,和A. Zisserman. "MLESAC: A New Robust Estimator with Application to Estimating Image Geometry."计算机视觉和图像理解。78年,没有。1(2000年4月):138 - 56。https://doi.org/10.1006/cviu.1999.0832。

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    版本历史

    介绍了R2022b

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