OpenCVから見るフォトグラメトリ。（なぜ柱は消失しがちなのか） - Qiita
※ 過去にxRTechNagoya、XRMTGでフォトグラメトリとOpenCVについてLTしたものとほぼ同様の内容です。 この文書について 複数の写真から３Ｄデータを作成できるフォトグラメトリ。特別な機材もいらずにデータを生成できて素敵なのですが・・・ 3DF Zephyrでフォトグラメトリしていると、木の幹のように綺麗に取れる場合と、柱のようになんだか酷い事になる場合があると思います。 その原因についてフォトグラメトリの処理内容をOpenCVの本を読んでなんとなくまとめてみました。 （画像が多めなので縮小表示しています。クリックで原寸表示） まずは、上手くいく例 いかない例 下図は、4枚の写真を3DZFでテクスチャ付きメッシュを作成したものになります。（デフォルト設定で作成） ↓綺麗に立体化できるケース↓ ↓柱が残念ことになってるケース↓ フォトグラメトリの処理概要 まず、フォトグラメト
OpenCV-3.1のsfmモジュール[後編] サンプルコードで動作確認する - Qiita
これは、OpenCV Advent Calendar 2016 17日目の記事です。関連記事は目次にまとめられています。 12/26 肝心のコードの改変部分が根本的に間違っているという超恥ずかしいミスがあったので修正しました． 1. はじめに 昨日はVisualStudio 2015でOpenCV-3.1.0のsfmモジュールをビルドしました． 本日は，OpenCVに付属のsfmのサンプルコードで動作確認をしてみます．というか，例によって実際に試した人にしかわからない落とし穴（ただし，めちゃめちゃ浅い穴）を紹介します．本日の内容はプラットフォーム非依存です． 昨日と同様，検索すれば「opencv_sfmのサンプルを試してみた」という情報はwebでいくつか見つかります．しかし，ここではそれらとは一味違う話をご紹介しますので，ぜひ参考にしていただければと思います． 2. サンプルコードのビルド
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ORB-SLAMの手法解説
1. ORB-SLAM a Versatile and Accurate Monocular SLAM System 東京大学 相澤山崎研究室 Qoncept Internship 2017/12/24 B4 金子 真也 2. 1 What is this? • 現在, 株式会社Qoncept(http://qoncept.jp/)でのInternshipに参 加しており, その成果の一つとして作成した資料です. • 近年SLAMとして最も一般的に用いられている, ORB-SLAM (http:/ /webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/)の手法部分を主にまとめ ました. • ORB-SLAMに関する日本語の文献は現在かなり少ないので, 参考に なると思い公開しました. • 何か質問やコメント等あれば気軽にお願いします. 3. 2 概要 • 大小関係なく室内
VINS-Mono SLAMをiPhone 11で動作確認する - embeddedなブログ
VINS-Mono: A Robust and Versatile Monocular Visual-Inertial State Estimatorは単眼カメラで最も大きい弱点である実スケールでの環境マップ生成という課題をIMUとの融合で解決する手法です。iOS用の環境が提供されているので、iPhone 11で動作させてみましたので、その手順を説明します。ソースコードはここにあります。 まず、~/gitで下記を実行してソースコードをGitからクローンします。 $ cd ~/git $ git clone https://github.com/HKUST-Aerial-Robotics/VINS-Mobile.git $ cd ~/git/VINS-Mobile 次に、boostをインストールします。 $ ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubus
visual SLAM の歴史1(visual SLAMの誕生)
visual SLAMの歴史についてご説明 visual SLAMはカメラをセンサとして用いたSLAMです。カメラは時間的にも、空間的にもデータが密であり、また、直接距離を得ることができないため計算が大変です。 よって、visual SLAMは難しいです。 visual SLAMが普通に動くようになったのは、2008年のMonoSLAM、PTAM(parallel tracking and mapping)からです。それぞれ、EKF SLAM、Structure from Motion(SfM)で用いられる再投影誤差の最小化がアルゴリズムの基本となっています。 EKFは計算時間が大きいため、再投影誤差の最小化を行うPTAMがその後主流となっていきます。他にも生物学的アプローチを用いたSLAMも並列して発展していますが，今回は述べません．はやりのDeep learningやCNNなどは生物学
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解説：Structure from Motion (SfM) 第一回SfM の概要とバンドル調整
https://www.jstage.jst.go.jp/article/isciesci/64/2/64_57/_pdf
GitHub - cartographer-project/cartographer: Cartographer is a system that provides real-time simultaneous localization and mapping (SLAM) in 2D and 3D across multiple platforms and sensor configurations.
Different Types of Visual SLAM Systems
GitHub - aivijay/lsd_slam_noros: LSD-SLAM
GitHub - tum-vision/lsd_slam: LSD-SLAM
https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2/tree/master/src