Computer vision 如何在局部坐标系中为给定3D点的图像中的刚体对象找到相机姿势?

Computer vision 如何在局部坐标系中为给定3D点的图像中的刚体对象找到相机姿势?,computer-vision,camera-calibration,pattern-recognition,pose-estimation,Computer Vision,Camera Calibration,Pattern Recognition,Pose Estimation,给定图像中7个对象的图像点和相应的3D点(所有对象在其局部坐标系中),如何找到每个对象的相机姿势。解决这个问题的一些提示是,我们需要找到将各个局部对象坐标系中的点转换为全局坐标系的转换矩阵 那么你把所有的物体都放在一张图片里了?你知道相机的内部参数吗?全局坐标系是定义的还是可以是任意的?是的,给出的图像来自Linemod数据集,其中所有7个图像都在单个图像上给出。是,给出了内部摄像机参数,即K,但未定义全局坐标系。如果我们假设P=[i0]T,其中T是变换矩阵T=[rt;01],那么P=[rt]。

给定图像中7个对象的图像点和相应的3D点(所有对象在其局部坐标系中),如何找到每个对象的相机姿势。解决这个问题的一些提示是,我们需要找到将各个局部对象坐标系中的点转换为全局坐标系的转换矩阵

那么你把所有的物体都放在一张图片里了?你知道相机的内部参数吗?全局坐标系是定义的还是可以是任意的?是的,给出的图像来自Linemod数据集,其中所有7个图像都在单个图像上给出。是,给出了内部摄像机参数,即K,但未定义全局坐标系。如果我们假设P=[i0]T,其中T是变换矩阵T=[rt;01],那么P=[rt]。我们可以应用DLT来解决这个问题。这些都是解决这个问题的提示。我已经试过了,但是我的重投影错误很大。你能发布这张图片和相应的图片和模型点吗?请同时发布您使用的代码。