内参标定的CERES优化重投影误差
时间: 2023-11-01 15:06:34 浏览: 56
内参标定的CERES优化重投影误差是指在相机内参标定过程中,使用CERES库进行优化求解时,所得到的相机内参矩阵和畸变参数矩阵,将这些参数用于将三维空间中的点投影到图像平面上,然后再将投影后的点反过来重投影到三维空间中,计算重投影点与原始三维点之间的误差,即为重投影误差。通过最小化重投影误差,可以得到更准确的相机内参和畸变参数矩阵。
相关问题
内参标定的CERES优化重投影误差 ,C++实现
以下是使用CERES库进行相机内参标定并计算重投影误差的C++实现示例:
```c++
#include <iostream>
#include <ceres/ceres.h>
#include <ceres/rotation.h>
struct CameraIntrinsic {
double fx, fy, cx, cy;
};
struct ReprojectionError {
double u, v; // 2D observation
double X, Y, Z; // 3D point
CameraIntrinsic intrinsic;
ReprojectionError(double u, double v, double X, double Y, double Z, CameraIntrinsic intrinsic) :
u(u), v(v), X(X), Y(Y), Z(Z), intrinsic(intrinsic) {}
template<typename T>
bool operator()(const T *const camera, const T *const point, T *residuals) const {
// camera: [0,1,2,3,4,5] -> [w,x,y,z,tx,ty]
T p[3];
ceres::QuaternionRotatePoint(camera, point, p);
p[0] += camera[4];
p[1] += camera[5];
const T xp = p[0] / p[2];
const T yp = p[1] / p[2];
const T predicted_u = intrinsic.fx * xp + intrinsic.cx;
const T predicted_v = intrinsic.fy * yp + intrinsic.cy;
residuals[0] = predicted_u - u;
residuals[1] = predicted_v - v;
return true;
}
};
int main() {
std::vector<cv::Point3d> points3d;
std::vector<cv::Point2d> points2d;
// fill in 3D points and 2D observations
double camera[6] = {1, 0, 0, 0, 0, 0}; // initial guess for the camera pose
CameraIntrinsic intrinsic{640, 480, 320, 240}; // intrinsic parameters
ceres::Problem problem;
for (size_t i = 0; i < points3d.size(); ++i) {
ceres::CostFunction *cost_function =
new ceres::AutoDiffCostFunction<ReprojectionError, 2, 6, 3>(new ReprojectionError(
points2d[i].x, points2d[i].y,
points3d[i].x, points3d[i].y, points3d[i].z,
intrinsic));
problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, camera, points3d[i].ptr());
}
ceres::Solver::Options options;
options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR;
options.minimizer_progress_to_stdout = true;
ceres::Solver::Summary summary;
ceres::Solve(options, &problem, &summary);
std::cout << summary.FullReport() << std::endl;
// calculate reprojection error
double total_error = 0.0;
for (size_t i = 0; i < points3d.size(); ++i) {
double predicted[2];
ReprojectionError(intrinsic.fx, intrinsic.fy, intrinsic.cx, intrinsic.cy,
camera, points3d[i].x, points3d[i].y, points3d[i].z, predicted);
double error = cv::norm(cv::Point2d(predicted[0], predicted[1]) - points2d[i]);
total_error += error;
}
std::cout << "Mean reprojection error: " << total_error / points3d.size() << std::endl;
return 0;
}
```
在上述代码中,`points3d` 和 `points2d` 分别为三维空间点和对应的图像平面上的二维点。`CameraIntrinsic` 结构体表示相机内参,包括相机的焦距和光心位置。`ReprojectionError` 结构体表示重投影误差的计算方法,使用Ceres的AutoDiffCostFunction自动计算雅克比矩阵。
在 `main` 函数中,先构建 `ceres::Problem` 对象,并向其中添加每个三维点和对应的二维点的重投影误差项。然后使用 `ceres::Solver` 对象求解相机姿态和内参参数,并输出求解结果的概要。最后,计算所有点的重投影误差并输出平均值。
你好,如何使用ceres和eigen解决图优化问题
好的,我来给你讲解一下。首先,你需要在自己的C++项目中包含Ceres和Eigen的头文件。
然后,你需要定义一个代价函数,这个函数用于评估优化变量的残差。代价函数通常有两个输入参数:第一个是优化变量的值,第二个是代价函数的残差。对于图优化问题,这个代价函数通常就是边的权值。
接下来,你需要创建一个Ceres优化器并向其中添加代价函数。之后,你就可以调用优化器的Solve()方法来解决图优化问题了。
在实现过程中,Eigen库可能会经常用到,因为Ceres和Eigen都是使用矩阵进行计算的,而Eigen提供了很多方便的矩阵运算函数。
希望以上内容能对你有所帮助!