roboforum.ru

В процессе разработки алгоритма OpticalFlow, возникло несколько вопросов. Как правильнее определить положение камеры и всех особенных точек, если учесть, что эти точки могут быть частью движущихся объектов??

P.S. Пример вычисления особенных точек(центр виртуального круга в квадратах) приложил в виде картинок.

Что такое правильней? И какое определение особых точек имеется в виду? Их же полно разных вариантов, в англоязычной вики вроде неплохой обзор по ним?

Я имел ввиду другое. Особенные точки я выделяю и сравниваю, они на приведённых изображениях выделяются квадратами одинакового цвета. Пускай их пока не так много и есть ошибки, над этим работаю. Вопрос заключается как по этим точкам определить как переместилась камера? Ведь они в зависимости от типа перемещения камеры и своей удалённости, перемещаются по разному. Поэтому и привёл примеры изображения разных ситуаций. Т.е. по большому счёту, как по опорным точкам в двух изображениях сделать 3Д реконструкцию и вычислить перемещение координат камеры и её направления.

Допустим параметры камеры (FOV и всякие коэф. искажения) мы знаем.

Тогда решение "в лоб":
1. Входных параметров 4*N, где N - количество точек.
2. Неизвестных 3*N+6 (координаты каждой точки относительно камеры в первом кадре + матрицы сдвига и вращения камеры в 3D-пространстве во втором кадре относительно своего положения в первом кадре).

Т.е. теоретически тупо строим систему уравнений и находим нечто, наиболее похожее на решение.
Строить с ходу её сейчас не возьмусь

Но реально будет так, что часть из N точек будут на движущихся объектах или вообще хаотичны.

Поэтому если в кадре будет слишком много точек не из ландшафта - они всё испортят.

Как вариант - найти первое решение, выкинуть ту часть точек, которая наиболее далека от него и повторить поиск решения.