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【24h】

Self-localization of an uncalibrated camera through invariant properties and coded target location

机译:通过不变性属性和编码目标位置自定位未校准相机

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摘要

This paper recalls one of the most critical problems for the area of computer vision, the automatic location of a single camera. Today, several robotic devices rely on technologies other than visual information to perform self-localization. An artificial optical system will significantly benefit from knowing its location within a three-dimensional world since this is a crucial step to approach other complex tasks. In this paper, we will show how to compute the position of the camera through an uncalibrated method making use of projective properties, the projection model of the camera, and some reference points. We introduce a simple yet powerful way to detect coded targets in photographic images. Then, we describe an uncalibrated approach used to identify the location of a camera in three-dimensional space. The experiments carried out confirm the validity of our proposal. (C) 2020 Optical Society of America
机译:本文回顾了计算机视觉区域最关键的问题之一,单个相机的自动位置。 如今,几种机器人设备依赖于视觉信息以外的技术来执行自定位。 人工光学系统将从了解其在三维世界内的位置显着受益,因为这是接近其他复杂任务的重要步骤。 在本文中,我们将展示如何通过利用突出的方法,摄像机的投影模型和一些参考点来计算摄像机的位置。 我们介绍了一种简单而强大的方法来检测摄影图像中的编码目标。 然后,我们描述了一种用于识别三维空间中相机的位置的未校准方法。 实验进行了确认我们提案的有效性。 (c)2020美国光学学会

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    《Applied optics 》 |2020年第13期| 共7页
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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 应用 ;
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