In this paper, we propose the first minimal solutions for estimating the semi-generalized homography given a perspective and a generalized camera. The proposed solvers use five 2D-2D image point correspondences induced by a scene plane. One of them assumes the perspective camera to be fully calibrated, while the other solver estimates the unknown focal length together with the absolute pose parameters. This setup is particularly important in structure-from-motion and image-based localization pipelines, where a new camera is localized in each step with respect to a set of known cameras and 2D-3D correspondences might not be available. As a consequence of a clever parametrization and the elimination ideal method, our approach only needs to solve a univariate polynomial of degree five or three. The proposed solvers are stable and efficient as demonstrated by a number of synthetic and real-world experiments.


翻译:在本文中,我们提出了以视角和通用相机来估计半通用同系物的第一个最起码的解决方案。 推荐的解答器使用由场景平面引发的5个 2D-2D 图像点对应物。 其中1个假设角度相机完全校准, 而另一个解答器则估计未知焦线长度以及绝对表面参数。 这一设置在结构- 动和图像- 本地化管道中特别重要, 在每个步骤中, 可能无法找到一套已知的相机和2D-3D 通信。 由于智能的对称法和消灭理想方法, 我们的方法只需要解决一个5或3级的单面多面体多面体。 推荐的解答器是稳定和高效的, 正如一系列合成和真实世界实验所证明的那样。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年10月13日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【泡泡一分钟】基于运动估计的激光雷达和相机标定方法
泡泡机器人SLAM
25+阅读 · 2019年1月17日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月6日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年10月13日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
【泡泡一分钟】基于运动估计的激光雷达和相机标定方法
泡泡机器人SLAM
25+阅读 · 2019年1月17日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
计算机视觉的不同任务
专知
5+阅读 · 2018年8月27日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员