Perspective-n-Point (PnP) 문제는 3D 포인트와 해당 2D 투상 이미지의 세트를 주어진 카메라의 위치와 방향을 결정하는 데 포함. 그것은 로봇, 증강 현실 및 photogrammetry와 같은 컴퓨터 비전 응용 프로그램에 널리 사용됩니다.

PnP 문제를 해결하는 방법

여러 알고리즘은 PnP 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다. 각 복잡한 정확도와 정확성의 다른 수준으로. 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

  • Direct Linear Transformation (DLT): 선형 대지브라를 사용하여 문제를 해결하는 스트레이트 어드벤처, 초기 추정에 적합.
  • EPnP (Efficient PnP): 큰 세트를 효율적으로 처리하는 알고리즘과 정확하게.
  • 이제 방법: Levenberg-Marquardt와 같은 기술은 재생산 오류를 최소화하여 솔루션을 최적화합니다.
  • RANSAC 기반 방법: 데이터의 아웃리에 대한 견고성을 향상시키기 위해 사용됩니다.

계산은 참여

핵심 계산은 2D 투사로 3D 점을 정렬하는 회전 및 번역 매트릭스를 추정합니다. 일반적으로 다음과 같은 프로세스는 다음과 같습니다.

  • 수치를 줄이기 위해 이미지 포인트를 정상화.
  • 카메라 투사 모델에 근거한 방정식 시스템 구축
  • 선형 또는 비선형 최적화 기술을 사용하여 카메라 포즈에 대한 해결.
  • 이더니셜 알고리즘을 통해 솔루션의 정의를 통해 재개발 오류를 최소화합니다.

Practical 신청

PnP 문제는 카메라 위치를 이해하는 다양한 분야에서 필수적입니다. 일부 실용적인 용도는 다음과 같습니다.

  • 로봇 항법과 현지화.
  • 모바일 기기에서 증강 현실 오버레이.
  • 3D 재구성 이미지.
  • 자율주행 차량 위치.
  • Photogrammetric 매핑 및 설문 조사.