技术栈
增量式sfm
charlee44
14 天前
光束法平差
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ceres优化
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增量式sfm
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gcp约束
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sim3绝对定向
最小二乘问题详解21：稀疏GCP约束下的自由网平差与弱约束融合
在本系列的前两篇文章中，我们分别探讨了增量式 SfM 的两个场景：带完全位姿先验的稳健重建（《最小二乘问题详解19：带先验约束的增量式SFM优化与实现》）与无先验约束的纯视觉自由网平差（《最小二乘问题详解20：无先验约束下的增量式SFM自由网平差》）。这两者代表了数据驱动与模型驱动的两种截然不同的技术路线，各自有着鲜明的优势与局限。
charlee44
19 天前
本质矩阵
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光束法平差
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增量式sfm
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自由网平差
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epnp
最小二乘问题详解20：无先验约束下的增量式SFM自由网平差
在上两篇系列文章中，我们分别探讨了增量式 SfM 的核心骨架实现与多源信息融合策略。在第 18 篇《最小二乘问题详解18：增量式SFM核心流程实现》中，我们构建了算法的逻辑基座；而在第 19 篇《带先验约束的增量式 SFM 优化与实现》中，我们引入了 INS/GNSS 等外部位姿先验，构建了工业级稳健的重建系统。
charlee44
21 天前
多源融合
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光束法平差
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增量式sfm
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位姿先验
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gcp 约束
最小二乘问题详解19：带先验约束的增量式SFM优化与实现
在上一篇《最小二乘问题详解18：增量式SFM核心流程实现》中，我们成功构建了一个完整的增量式SFM（Structure from Motion）系统骨架。该系统从仿真数据出发，通过“初始化 -> PnP注册 -> 三角化扩展 -> 全局BA优化”的闭环迭代，最终实现了对相机位姿和场景结构的联合重建，并获得了亚像素级的优秀重投影精度。
我是有底线的