Трехмерное облако точек из последовательности изображений с известными положениями и ориентациями камеры?

Question

У меня есть около 15000 изображений закрытого пространства с известным положением и ориентацией камеры.У меня также есть внутренние свойства камеры.Используя эти изображения, я хочу построить 3d-версию этого пространства.Все статьи и алгоритмы, которые я нашел в Интернете, также пытаются оценить параметры местоположения и ориентации.Перед использованием любого из этих алгоритмов я решил спросить здесь, так как у меня есть определенные параметры камеры для всех изображений, и я хочу использовать эти данные при построении трехмерного пространства.

Редактировать: алгоритмы для Структуры из движениявсегда предполагайте, что у нас нет данных движения.У меня есть данные движения под рукой.Таким образом, проблема здесь изменилась, но я не могу найти название этой проблемы.

Answer 1

Да, эти алгоритмы обычно совместно оценивают структуру и позы камеры.Однако, если у вас уже есть оценки позы камеры, в которых вы уверены, вы можете либо

1. Использовать их как инициализацию этих алгоритмов, и связать их с низкой ковариацией (или простодобавив предыдущие факторы на некоторые из них).Вы можете делать это каждый раз, когда добавляете новый фрейм в бэкэнд.

2. Бэкенд (или оптимизатор), который используют эти алгоритмы, обычно достаточно гибок, так что вы можете установить несколько блоков параметров впостоянная.Например, в оптимизаторе с открытым исходным кодом ceres вы можете просто использовать

   void Problem::SetParameterBlockConstant(double *values)

   , даже если ваш бэкэнд не имеет таких функций, он простовопрос установки соответствующего градиента относительно этих параметров на ноль и исключения соответствующих блоков из матрицы Гессе при решении системы.