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
CV・CG・ロボティクスのためのリー群・リー代数入門: (0) 目次 - swk's log はてな別館
セミナー講演と解説論文執筆の機会を頂きました．関係各位に感謝します． コンピュータビジョン (CV), コンピュータグラフィクス (CG), ロボティクスなどで，特に姿勢推定や姿勢制御などを扱う際にリー群，リー代数の知識が必要になることがある． 具体的には，論文などを読んでいると，回転行列，剛体変換行列，射影変換行列などを表す際に当たり前のように行列指数関数が出てきて，何が何だかわからない (AA略)，ということがしばしば起きる．これを何とか理解したい． いくつか例を挙げると The matrix $E_\mathcal{CW}$ contains a rotation and a translation component and is a member of the Lie group $SE(3)$, the set of 3D rigid-body transformations.
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