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根据Apriltag进行角度和距离检测
简 介： 根据检测到的Apriltag的图像，可以提取摄像头与Apriltag之间的距离和角度，这些参数可以用于对移动车模的定位。 关键词： Apriltag，单应矩阵，欧拉角orb-slam2作业第一周
本质矩阵E，基础矩阵F，单应矩阵H，这几个矩阵之间是什么关系？单应矩阵（homograph matrix）自由度是多少？为什么？ 8基础矩阵（fundamental matrix）自由度是多少？为什么？ 7为什么本质矩阵的秩为2？请解释或者证明 自由度是6orb_slam中为什么要进行特征点的均匀化？有什么好处？请调研至少一种其他可以RANSAC算法的单应性矩阵讲解
还可以参考：https://blog.csdn.net/lhanchao/article/details/52849446 我们已经得到了像素坐标系和世界坐标系下的坐标映射关系： 其中，u、v表示像素坐标系中的坐标，s表示尺度因子，fx、fy、u0、v0、γ（由于制造误差产生的两个坐标轴偏斜参数，通常很小）表示5个相机内参，R,t表示相机外参，Xw、计算两幅图像之间的单应矩阵
单应矩阵 是指在特殊情况下（纯旋转或平面目标），投影矩阵为3x3的矩阵 单应矩阵格式 应用：图像校正 视角变换 图像拼接 增强现实 找到单应矩阵的函数： Mat cv::findHomography ( InputArray srcPoints,【Python OpenCV】基于单应矩阵的视觉里程计算法步骤详解之BFMatcher特征匹配
前文回顾： 【Python OpenCV】基于单应矩阵的视觉里程计算法步骤详解之ORB 特征提取 文章目录 1.ORB 特征提取 2.BFMatcher特征匹配输出结果 示例代码 未解决的问题 扩展技术英语 参考资料 特征匹配解决SLAM中数据关联问题，确定当前看到的路标与之前看到的路标之间的[学习SLAM]单应性矩阵的理解及求解
单应性概念的引出 我们在这里引入一个新的概念：单应性（Homography）变换。可以简单的理解为它用来描述物体在世界坐标系和像素坐标系之间的位置映射关系。对应的变换矩阵称为单应性矩阵。在上述式子中，单应性矩阵定义为： 其中，M是内参矩阵单应矩阵
单应性: 定义为从一个平面到另一个平面的投影映射 为何单应性矩阵只有8个自由度? \[ H= \begin{bmatrix} h_{11} & h_{12} & h_{13} \\ h_{21} & h_{22} & h_{23} \\ h_{31} & h_{32} & h_{33} \end{bmatrix} \] \[ s\begin{bmatrix}u\\v\\1\end{bmatrix}线性求解单应矩阵 Homography
定义： 2D单应：给定图像$\mathbb{P}^{2}$中的特征点集$x_i$和另一幅图像在$\mathbb{P}^{2}中对应的特征点集$x^{'}_{i}，将$x_i$映射到$x^{'}_{i}$的射影变换。在实际情况中，点$x_{i}$和$x^{'}_{i}$是两幅图像上的点，每幅图像都视为一张射影平面$\mathbb{P}^{2}$ $x^{'}_{i}=Hx_{i}$特征提取与匹配、基础矩阵、单应矩阵、极限约束
Ubuntu16.04 + opencv2.4.9 一、特征提取与匹配 （以ORB特征为例） features.cpp 1 #include<iostream> 2 #include<opencv2/core/core.hpp> 3 #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> 4 #include<opencv2/features2d/features2d.hpp> 5 #include<opencv2/cali获得单应矩阵（每张图片需要m个棋盘格角点，m≥4）
一、单应矩阵的引出 根据《16个相机参数》的推导， zc⎡⎣⎢uv1⎤⎦⎥=K⋅[R0T1]⎡⎣⎢⎢⎢⎢xwywzw1⎤⎦⎥⎥⎥⎥=K⋅[r1r2r3T]⎡⎣⎢⎢⎢⎢xwywzw1⎤⎦⎥⎥⎥⎥zc[uv1]=K⋅[RT01][xwywzw1]=K⋅[r1r2r3T][xwywzw1]zc[uv1]=K⋅[Ramp;T0amp;1][xwywzw1]=K⋅[r1amp;r2amp;r3am