colmap如何利用GPS信息or如何对齐给定坐标系

model_aligner 工具概述

model_aligner 是Colmap中用于地理配准的工具,它能够将重建的三维模型与地理坐标系对齐。此工具使用RANSAC算法来估计模型与目标坐标系之间的3D相似变换。

输入
  • 模型路径 (--input_path): 指向包含重建模型的文件夹。
  • 参考图像路径或数据库 (--ref_images_path--database_path): 提供包含地理坐标的图像列表或数据库。
  • 地理坐标类型 (--ref_is_gps): 指定坐标是GPS坐标还是笛卡尔坐标。
  • 坐标转换类型 (--alignment_type): 指定坐标转换的类型,如ECEF或ENU。
输出
  • 对齐后的模型路径 (--output_path): 保存地理配准后的模型。
  • 3D相似变换: 模型根据此变换与地理坐标系对齐。
参数
  • 鲁棒对齐 (--robust_alignment): 使用RANSAC算法来鲁棒估计变换。
  • RANSAC误差阈值 (--robust_alignment_max_error): RANSAC中使用的误差阈值。

RANSAC算法原理

RANSAC(Random Sample Consensus)是一种迭代方法,用于在包含异常值的数据集中估计数学模型参数。

  • 随机抽样: 从数据集中随机选择数据点。
  • 模型拟合: 使用选中的数据点来拟合模型。
  • 一致性检查: 评估其他数据点与模型的一致性。
  • 迭代过程: 重复抽样和拟合过程。
  • 最佳模型选择: 选择具有最多内点的模型。

特殊情况:Manhattan world alignment

Manhattan world alignment 是一种特殊的对齐方法,适用于具有明显垂直和水平结构特征的场景。

  • 曼哈顿世界假设: 场景由与坐标轴对齐的平面组成。
  • 消失点检测: 通过图像中的消失点来确定重力轴和主要水平轴。
  • 对齐过程: 自动调整坐标轴以符合曼哈顿世界假设。
相关推荐
weixin_442424036 分钟前
Opencv计算机视觉编程攻略-第九节 描述和匹配兴趣点
人工智能·opencv·计算机视觉
thinkMoreAndDoMore13 分钟前
深度学习处理文本(5)
人工智能·python·深度学习
AI_Echoes15 分钟前
检索增强生成(RAG) 优化策略篇
人工智能
congregalis19 分钟前
跳出框架:一步步实现简易Deep Search Agent
人工智能·程序员·源码
weixin_7503355220 分钟前
李沐 X 动手学深度学习--第九章 现代循环神经网络
人工智能·rnn·深度学习
摸鱼仙人~20 分钟前
深度学习数据集划分比例多少合适
人工智能·深度学习
Blossom.11841 分钟前
《探索边缘计算:重塑未来智能物联网的关键技术》
人工智能·深度学习·神经网络·物联网·机器学习·计算机视觉·边缘计算
果冻人工智能1 小时前
探索 AI 思维的剖析
人工智能
XINVRY-FPGA1 小时前
Xilinx FPGA XCVC1902-2MSEVSVA2197 Versal AI Core系列芯片的详细介绍
人工智能·嵌入式硬件·5g·ai·fpga开发·云计算·fpga
jndingxin1 小时前
OpenCV 图形API(16)将极坐标(magnitude 和 angle)转换为笛卡尔坐标(x 和 y)函数polarToCart()
人工智能·opencv·计算机视觉