ブロックバンドル調整フロー

Question

Iは像点のZ値カメラ特性（外部パラメータ等。）の

補正された値を修正

、X、Y

• を見つけるためバンドルブロック調整に取り組んでい私の意見BB調整処理における測定

の値は、（カメラの組み込み関数が与えられている）次の手順で行われる。

1. 計算を
2. ため初期外部パラメータ（カメラポーズ）をタイポイント（各画像ペアのx、y）を収集し、地上制御点（X、Y、および関連するX、Y、各画像のZ位置）各ビュー
3. 計算カメラを使用して、各タイポイントの初期現実世界の位置が正確な結果として、スパースバンドル調整の入力
4. 使用し、出力として、すべてのこれらの初期値および他のパラメータを使用して、スパースバンドル調整ステップを実行し
5. ポーズ現実の世界の位置、外因的な特性と測定値の

私が尋ねたいのは、その流れが正しいかどうかです。ビューからの構造と動きの推定のための方法はたくさんあるので、私はそのことについてそれほど確信が持てません。

さまざまなリソースを検索すると、ブロックバンドル調整操作の各部分を実行するライブラリがあることがわかりました。ステップごとに：

1. OpenCVのような画像処理ライブラリは自動タイポイントの収集のために使用することができる
2. cvFindExtrinsicCameraParams2空間切除に使用することができる（それは、ブロックバンドル調整のために、それが3ことが記載されている、4点が必要地上制御点は、それぞれのビューのために十分である。ステレオビューから推定ポーズのような私は別の方法を使用する必要がありますか）
3. のOpenCVの三角測量及び投影方法を使用することにより、実世界の位置が
4. SBA又はSSBA計算することができるのに適していますこの操作
5. N/

一つ別の質問？前述の流れが右であれば、一致したライブラリが全体の流れを実装するための十分なされている、ということです私は

（良いかもしれパートごとにアドバイス）この分野の初心者は、この分野の助けを感謝します。

Answer 1

ステレオ写真測量のデフォルトアプローチについて説明しました。コンピュータビジョン用語（内在性、内在性）を使用するのではなく、内的および外的指向という用語を使用して検索することをお勧めします。これは、重複する画像の数が限られており、明確に定義されたエラー推定方法の利点がある場合には、良いアプローチです。

http://itee.uq.edu.au/~elec4600/elec4600_lectures/1perpage/uq1.pdf http://itee.uq.edu.au/~elec4600/elec4600_lectures/1perpage/uq2.pdf

0.2：
は、ここではいくつかの基本的な数学です。 cvFindExtrinsicCameraParams2空間切除のために使用することができる（ただし ブロックバンドル調整のために、それが3つの 地上制御点が各ビューのために十分であることが記載されている、4点が必要となる。

4つの制御点がcvFindExtrinsicCameraParams2によって必要とされる理由でありますあなたが十分なコントロールを持っていない場合は、最初のカメラ姿勢ベクトルを推定するために別のアプローチ（またはセンサー）を使用する必要があるかもしれません。