画像から3次元復元しよう！バンドル調整をpythonで実装してみる - Qiita

はじめに バンドル調整（Bundle Adjustment）は、複数のカメラからの画像データを使用して、カメラの位置と姿勢と三次元点の位置を同時に最適化する手法です。最初の論文は、1958年にD. C. Brownによって提案された1、かなり長い歴史を持つ技術です。 当時はアメリカ空軍が航空写真からの環境復元するための研究でしたが、近年では、visual-SLAMやSfMの普及とともに、より身近なところで使われるようになりました。 有名なvisual-SLAM（例：orb-slam2やVINS-Mono）は、ceresやgtsam、g2oなどのグラフ最適化ライブラリを利用してバンドル調整問題を解いています。しかし、内部の原理をちゃんと理解しないと、課題の改善ができない、独自の研究や発展につながらない可能性が高いです。 この記事では、初心者に向けバンドル調整の理論の紹介と式の導出を行いながら

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"Bundle Adjustment: 1958年にD. C. Brownによって提案 + 複数のカメラからの画像データを使用して、カメラの位置と姿勢と三次元点の位置を同時に最適化 / アメリカ空軍が航空写真からの環境復元するための研究"