Purpose-n-Point(PnP)问题涉及确定一个相机的位置和方向,赋予一组3D点,以及它们相应的2D投影在图像中,它被广泛应用于机器人,增强现实,摄影测量等计算机视觉应用中.

解决PnP问题的方法

为解决PnP问题,开发了几种算法,每种算法复杂度和准确度不同。

  • 直线变换(DLT):直线变换法,用线性代数解决问题,适合初步估计.
  • EPnP(Efficient PnP): 高效和准确地处理大组点的算法.
  • 方法:[] 利文伯格-马尔夸德特等技术通过尽量减少重排误差来优化解决方案.
  • RANSAC方法: 用于提高数据中抗异常值的强度。

涉及的计算

核心计算涉及估算使三维点与其二维预测相一致的旋转和翻译矩阵。

  • 将图像点正常化以减少数字错误。
  • 基于相机投影模型构建方程式系统.
  • 采用线性或非线性优化技术解决相机的姿势.
  • 通过迭代算法来改进解决方案,以尽量减少再预测错误.

实用应用

PnP问题在了解相机位置至关重要的各个领域至关重要。

  • 机器人导航与本地化.
  • 移动设备中增强现实覆盖.
  • 从图像进行3D重建.
  • 自主车辆定位.
  • 摄影测量图和测量。