bundleAdjustment

调整3-D点和相机姿势的集合

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语法

[xyzRefinedPoints, refinedpositions] = bundleadadjustment (xyzPoints,pointTracks,cameraPoses,intrinsic)

[wptrefine, vsetrefine,pointIndex] = bundleadadjustment (wpSet,vSet,viewIDs,intrinsic)

［___，reprojectionErrors] = bundleadadjustment (___）

［___= bundleadadjust (___名称=值)

描述

例子

［xyzRefinedPoints，refinedPoses= bundleadadjust (xyzPoints，pointTracks，cameraPoses，intrinsic）改进3-D点和相机姿势，以尽量减少重投影误差。该算法是Levenberg-Marquardt算法的一种变体。该函数使用相同的全局参考坐标系返回3-D点和相机姿态。

［wpSetRefined，vSetRefined，pointIndex= bundleadadjust (wpSet，vSet，viewIDs，intrinsic）从世界点集中提炼三维点，wpSet，并从图像视图集中提炼相机姿态，vSet．viewIDs中指定相机姿势vSet完善。

［___，reprojectionErrors= bundleadadjust (___）返回每个3-D世界点的平均重投影误差，以及前面语法中的参数。

［___= bundleadadjust (___，名称=值）使用一个或多个名称-值参数以及以前语法中的参数组合指定选项。例如,MaxIterations = 50将迭代次数设置为50．未指定的参数有默认值。

例子

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从单摄像机细化3-D点和相机姿势

打开实时脚本

加载数据进行初始化。

数据=负载(“globeBA.mat”）;

完善相机的姿势和点。

[xyzRefinedPoints, refinedPoses] =.．.bundleAdjustment (data.xyzPoints data.pointTracks、data.cameraPoses data.intrinsics);

显示3-D点和相机姿势之前和之后的细化。

pcshowpair (pointCloud (data.xyzPoints) pointCloud (xyzRefinedPoints),.．.AxesVisibility =“上”VerticalAxis =“y”VerticalAxisDir =“向下”, MarkerSize = 40);持有在plotCamera(数据。cameraPoses，Size=0.1, Color=“m”）;plotCamera(refinedpose, Size=0.1, Color=“g”）;传奇(“细化”，“细化”之后颜色=“w”）;

图中包含一个轴对象。axis对象包含102个类型为line、text、patch、scatter的对象。这些对象表示在细化之前，细化之后。

输入参数

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`xyzPoints`- - - - - -未细化的三维点
米3矩阵

未细化的三维点，指定为米的-by-3矩阵xyz)的位置。

`pointTracks`- - - - - -在多个图像上匹配点
N-element数组`pointTrack`对象

匹配多个图像上的点，指定为N-element数组pointTrack对象。每个元素包含多个图像上的两个或多个匹配点。

`cameraPoses`- - - - - -摄像机姿态信息
两列的表

相机姿势信息，指定为带有列的两列表ViewId而且AbsolutePose．视图id与对象的id相关联pointTracks论点。您可以使用提出了对象的函数来获取cameraPoses表格

`intrinsic`- - - - - -相机intrinsic
`cameraIntrinsics`对象|N-element数组`cameraIntrinsics`对象

相机内部函数，指定为cameraIntrinsics对象或N-element数组cameraIntrinsics对象。N是相机姿势的数量还是id的数量viewIDs．使用单一的cameraIntrinsics对象在使用同一相机捕获图像时。使用矢量cameraIntrinsics当不同的相机捕捉图像时的对象。

`wpSet`- - - - - -三维世界点
`worldpointset`对象

3-D世界点，指定为aworldpointset对象。

`vSet`- - - - - -相机的姿势
`imageviewset`对象

相机姿势，指定为imageviewset对象。

`viewIDs`- - - - - -视图标识符
N元数组

视图标识符，指定为N元数组。的viewIDs表示要细化的相机姿态，指定它们的相关视图imageviewset．

名称-值参数

指定可选参数对为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和价值对应的值。名称-值参数必须出现在其他参数之后，但对的顺序无关紧要。

例子:MaxIterations = 50将迭代次数设置为50．

在R2021a之前，使用逗号分隔每个名称和值，并将其括起来的名字在报价。

`MaxIterations`- - - - - -最大迭代次数
`50`(默认)|正整数

Levenberg-Marquardt算法停止前的最大迭代次数，指定为正整数。

`AbsoluteTolerance`- - - - - -绝对终止公差
`1．0`(默认)|积极的标量

以像素为单位的均方重投影误差的绝对终止容差，指定为正标量。

`RelativeTolerance`- - - - - -相对终止公差
`1 e-5`(默认)|积极的标量

迭代之间重投影误差减小的相对终止容差，指定为正标量。

`PointsUndistorted`- - - - - -标志表示镜头失真
`假`(默认)|`真正的`

标志表示镜头失真，指定为假或真正的．当你设置PointsUndistorted来假时，二维点向内pointTracks或在vSet一定是镜头失真的图像。要使用未扭曲的点，首先使用undistortImage函数从图像中删除失真，然后设置PointsUndistorted．

`FixedViewIDs`- - - - - -查看固定相机姿势的id
`［］`(默认)|非负整数的向量

查看固定相机姿态的id，指定为一个非负整数向量。每个ID对应于ViewId一个固定的相机的姿势cameraPoses．的空值。FixedViewIDs意味着所有的相机姿势都是优化的。

`解算器`- - - - - -解算器
`“sparse-linear-algebra”`(默认)|`“preconditioned-conjugate-gradient”`

求解器，指定为“sparse-linear-algebra”或“preconditioned-conjugate-gradient”．使用“sparse-linear-algebra”求解低稀疏图像。低稀疏性表示许多摄像机视图观察到一些相同的世界点。使用“preconditioned-conjugate-gradient”(PCG)求解器，来自通用图形优化(g2o)库，用于高稀疏图像。高稀疏性表示每个摄像机视图观察到的，只有一小部分世界点，由xyzPoints．

`详细的`- - - - - -显示进度信息
`假`(默认)|`真正的`

显示指定为的进度信息假或真正的．

输出参数

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`xyzRefinedPoints`-精细世界点的三维位置
米3矩阵

精炼世界点的三维位置，返回为米的-by-3矩阵xyz)的位置。

数据类型:单|双

`refinedPoses`-精致的相机姿势
两列的表

精致的相机姿势，返回为一个两列表。该表包含列ViewId而且AbsolutePose．

`wpSetRefined`-精致的3d世界点
`worldpointset`对象

精炼的三维世界积分，返回为worldpointset对象。

`vSetRefined`-精致的相机姿势
`imageviewset`对象

精致的相机姿势，指定为imageviewset对象。

`pointIndex`-细化的3-D世界点指数
米元数组

指数wpSetRefined的三维世界点，返回为米元数组。

`reprojectionErrors`-重投影错误
米元向量

重投影错误，返回为米元向量。该函数将每个世界点投影回每个相机。然后，在每张图像中，该函数将重投影误差计算为检测点与重投影点之间的距离。的reprojectionErrors向量包含每个世界点的平均重投影误差。

检测点和重投影点相邻，重投影误差为它们之间的距离

参考文献

[1]卢拉基斯，马诺利斯，和安东尼斯，阿吉罗斯。SBA:通用稀疏束调整软件包。ACM数学软件汇刊,没有。1(2009年3月):2:1-2:30。

[２]哈特利，理查德和安德鲁·泽瑟曼。计算机视觉中的多视图几何．第二版，英国剑桥 ;纽约:剑桥大学出版社，2003年。

[3]特里格斯，比尔，菲利普F.麦克劳克伦，理查德I.哈特利和安德鲁W.菲茨吉本。“束调整-现代综合。”在视觉算法国际研讨会论文集, 298 - 372。斯普林格出版社,1999年版。

扩展功能

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

使用注意事项和限制:

金宝app仅支持在主机目标平台上生成代码。

版本历史

在R2016a中引入

全部展开

R2022b:金宝app支持预乘法几何变换约定

从R2022b开始，大多数计算机视觉工具箱™函数使用预乘法约定创建和执行几何转换。的bundleAdjustment函数现在同时支持前乘和后乘金宝app约定。

撇开惯例不谈cameraPoses参数必须是包含变量的两列表ViewId而且AbsolutePose．属性不能再指定cameraPoses参数作为带有变量的三列表ViewID，取向,位置．的bundleAdjustment函数的值选择约定AbsolutePose变量:

当你指定AbsolutePose作为一个rigidtform3d对象,bundleAdjustment函数使用前置乘法约定并返回refinedPoses与AbsolutePose变量为arigidtform3d对象。
当你指定AbsolutePose作为一个rigid3d对象,bundleAdjustment函数使用后乘约定并返回refinedPoses与AbsolutePose变量为arigid3d对象。

之前，函数返回refinedPoses作为一个包含变量的三列表ViewID，取向,位置．如果需要获取的值取向而且位置中存储的几何变换对象的属性AbsolutePose变量:

当AbsolutePose返回一个rigidtform3d对象时，可查询R而且翻译对象的属性。的价值R转置是取向．
当AbsolutePose返回一个rigid3d对象时，可查询旋转而且翻译对象的属性。的价值旋转等于取向．

您可以通过切换到预乘法几何变换约定来简化几何变换工作流程。有关更多信息，请参见将几何变换迁移到前置乘法约定．

另请参阅

功能

bundleAdjustmentMotion|bundleAdjustmentStructure|estrelpose|undistortImage|undistortPoints|cameraProjection|triangulateMultiview

对象

cameraIntrinsics|pointTrack|cameraParameters|worldpointset|imageviewset

bundleAdjustment

语法

描述

例子

从单摄像机细化3-D点和相机姿势

输入参数

xyzPoints- - - - - -未细化的三维点米3矩阵

pointTracks- - - - - -在多个图像上匹配点N-element数组pointTrack对象

cameraPoses- - - - - -摄像机姿态信息两列的表

intrinsic- - - - - -相机intrinsiccameraIntrinsics对象|N-element数组cameraIntrinsics对象

wpSet- - - - - -三维世界点worldpointset对象

vSet- - - - - -相机的姿势imageviewset对象

viewIDs- - - - - -视图标识符N元数组

名称-值参数

MaxIterations- - - - - -最大迭代次数50(默认)|正整数

AbsoluteTolerance- - - - - -绝对终止公差1．0(默认)|积极的标量

RelativeTolerance- - - - - -相对终止公差1 e-5(默认)|积极的标量

PointsUndistorted- - - - - -标志表示镜头失真假(默认)|真正的

FixedViewIDs- - - - - -查看固定相机姿势的id［］(默认)|非负整数的向量

解算器- - - - - -解算器“sparse-linear-algebra”(默认)|“preconditioned-conjugate-gradient”

详细的- - - - - -显示进度信息假(默认)|真正的

输出参数

xyzRefinedPoints-精细世界点的三维位置米3矩阵

refinedPoses-精致的相机姿势两列的表

wpSetRefined-精致的3d世界点worldpointset对象

vSetRefined-精致的相机姿势imageviewset对象

pointIndex-细化的3-D世界点指数米元数组

reprojectionErrors-重投影错误米元向量

参考文献

扩展功能

C/ c++代码生成使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。

版本历史

R2022b:金宝app支持预乘法几何变换约定

另请参阅

功能

对象

主题

`xyzPoints`- - - - - -未细化的三维点
米3矩阵

`pointTracks`- - - - - -在多个图像上匹配点
N-element数组`pointTrack`对象

`cameraPoses`- - - - - -摄像机姿态信息
两列的表

`intrinsic`- - - - - -相机intrinsic
`cameraIntrinsics`对象|N-element数组`cameraIntrinsics`对象

`wpSet`- - - - - -三维世界点
`worldpointset`对象

`vSet`- - - - - -相机的姿势
`imageviewset`对象

`viewIDs`- - - - - -视图标识符
N元数组

`MaxIterations`- - - - - -最大迭代次数
`50`(默认)|正整数

`AbsoluteTolerance`- - - - - -绝对终止公差
`1．0`(默认)|积极的标量

`RelativeTolerance`- - - - - -相对终止公差
`1 e-5`(默认)|积极的标量

`PointsUndistorted`- - - - - -标志表示镜头失真
`假`(默认)|`真正的`

`FixedViewIDs`- - - - - -查看固定相机姿势的id
`［］`(默认)|非负整数的向量

`解算器`- - - - - -解算器
`“sparse-linear-algebra”`(默认)|`“preconditioned-conjugate-gradient”`

`详细的`- - - - - -显示进度信息
`假`(默认)|`真正的`

`xyzRefinedPoints`-精细世界点的三维位置
米3矩阵

`refinedPoses`-精致的相机姿势
两列的表

`wpSetRefined`-精致的3d世界点
`worldpointset`对象

`vSetRefined`-精致的相机姿势
`imageviewset`对象

`pointIndex`-细化的3-D世界点指数
米元数组

`reprojectionErrors`-重投影错误
米元向量

C/ c++代码生成
使用MATLAB®Coder™生成C和c++代码。