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
喝拿铁写前端4 小时前
别再让 AI 直接写页面了:一种更稳的中后台开发方式
前端·人工智能
tongxianchao5 小时前
UPDP: A Unified Progressive Depth Pruner for CNN and Vision Transformer
人工智能·cnn·transformer
塔能物联运维6 小时前
设备边缘计算任务调度卡顿 后来动态分配CPU/GPU资源
人工智能·边缘计算
过期的秋刀鱼!6 小时前
人工智能-深度学习-线性回归
人工智能·深度学习
木头左6 小时前
高级LSTM架构在量化交易中的特殊入参要求与实现
人工智能·rnn·lstm
IE066 小时前
深度学习系列84:使用kokoros生成tts语音
人工智能·深度学习
欧阳天羲6 小时前
#前端开发未来3年(2026-2028)核心趋势与AI应用实践
人工智能·前端框架
IE066 小时前
深度学习系列83:使用outetts
人工智能·深度学习
水中加点糖7 小时前
源码运行RagFlow并实现AI搜索(文搜文档、文搜图、视频理解)与自定义智能体(一)
人工智能·二次开发·ai搜索·文档解析·ai知识库·ragflow·mineru
imbackneverdie7 小时前
如何用AI工具,把文献综述从“耗时费力”变成“高效产出”?
人工智能·经验分享·考研·自然语言处理·aigc·ai写作