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从计算机视觉(slam)和摄影测量两个维度进行BA算法原理推导
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从计算机视觉(slam)和摄影测量两个维度进行BA算法原理推导
李城
计算机视觉工坊
1 week ago
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摄影测量作为历史悠久的学科，在3D视觉里面很多算法发挥着重要的作用；而slam 的出现对摄影测量是某种程度上的冲击，但是并不能代表slam领域将会完全取代摄影测量领域，两者应该相互借鉴。以bundle adjustment 为例出发点都是重投影误差，但是slam 雅可比的计算是利用李群，而摄影测量的雅可比的计算是利用共线条件方程(非线性方程）泰勒展开，两者的最终结果相同，但是原理推导上有所差异：本文从李群和共线方程两个学科角度来解释bundle adjustment,并介绍bundle adjustment后如何精度评定及其pose增量变化在图像上的几何意义，而更多关于bundle adjustment 的代码问题，如：
pose 作为const，只优化3D points 和相机内参和畸变系数.
经典的BA，pose和3Dpoints 以及相机内参和畸变系数都优化
pose部分参数优化，如只优化translation，固定rotation
bundle adjustment 加上GPS 约束
bundle adjustment 加上marker 约束
bundle adjustment 在没有gps、没有gcp的case加上真实世界中实际物体(如桌子长度)的scale 约束
以上等等可以关注本人“视觉三维重建的关键技术与实现-colmap代码解析”课程视频，具体课程介绍可以扫以下二维码：
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