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
HySpark5 分钟前
关于语音智能技术实践与应用探索
人工智能·语音识别
AI应用开发实战派6 分钟前
AI人工智能中Bard的智能电子商务优化
人工智能·ai·bard
FL162386312911 分钟前
MMA综合格斗动作检测数据集VOC+YOLO格式1780张16类别
人工智能·yolo·机器学习
应用市场11 分钟前
深度学习图像超分辨率技术全面解析:从入门到精通
人工智能·深度学习
格林威18 分钟前
Baumer相机铸件气孔与缩松识别:提升铸造良品率的 6 个核心算法,附 OpenCV+Halcon 实战代码!
人工智能·opencv·算法·安全·计算机视觉·堡盟相机·baumer相机
光羽隹衡19 分钟前
计算机视觉——Opencv(图像金字塔)
人工智能·opencv·计算机视觉
zhengfei61121 分钟前
人工智能驱动的暗网开源情报工具
人工智能·开源
余俊晖23 分钟前
多模态视觉语言模型:Molmo2训练数据、训练配方
人工智能·语言模型·自然语言处理
葫三生25 分钟前
存在之思:三生原理与现象学对话可能?
数据库·人工智能·神经网络·算法·区块链
UI设计兰亭妙微26 分钟前
UI 设计新范式:从国际案例看体验与商业的融合之道
人工智能·ui·b端设计