三角化

最小二乘问题详解18：增量式SFM核心流程实现在上一篇《最小二乘问题详解17：SFM仿真数据生成》中，我们完成了一个至关重要的准备工作——构建了一个符合严格物理光学定律和摄影测量规范的“虚拟世界”。通过模拟无人机航飞流程，我们生成了包含真实地形（DEM）、相机位姿（Camera Poses）以及特征点观测（Tracks）的仿真数据集。这套数据集赋予了我们“上帝视角”：在算法运行之前，我们就已经知晓了重建的真值（Ground Truth）。

最小二乘问题详解12：三角化中的非线性优化在前两篇文章《最小二乘问题详解10：PnP问题求解》和《最小二乘问题详解11：基于李代数的PnP优化》中，我们分别通过常规思想与李代数思想，深入探讨了计算机视觉中 SFM（Structure from Motion）系统的核心子问题之一——PnP 问题。该问题建模于针孔成像原理，本质上是利用单视图中的2D-3D对应关系求解相机位姿，常被归入单视图几何的范畴。

我是有底线的