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《目标跟踪中的坐标变换技巧》
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目标跟踪中的坐标变换技巧
📚 共计 30 章节
01
坐标系基础
世界坐标系、相机坐标系、图像坐标系、像素坐标系的定义与关系。
核心概念
入门
02
刚体变换
旋转矩阵、平移向量、齐次坐标与欧氏变换。
几何
矩阵
03
相机内参矩阵
焦距、主点、畸变参数,以及如何从相机标定获取。
标定
内参
04
相机外参矩阵
从世界坐标系到相机坐标系的旋转与平移。
外参
位姿
05
投影变换
针孔相机模型,3D点到2D像素的投影过程。
投影
相机模型
06
逆投影变换
从2D像素坐标反推3D射线方向。
反投影
射线
07
图像畸变校正
径向畸变、切向畸变,以及OpenCV的去畸变函数。
畸变
OpenCV
08
仿射变换
2D图像中的平移、旋转、缩放、剪切,以及OpenCV的warpAffine。
仿射
图像处理
09
透视变换
单应性矩阵,以及OpenCV的warpPerspective。
单应性
透视
10
坐标系转换实战
将目标检测框从图像坐标映射到世界坐标。
实战
检测
11
多视图几何
对极几何、基础矩阵、本质矩阵。
多视图
几何
12
三角化
从两个视角的2D点恢复3D位置。
三角测量
3D重建
13
PnP问题
已知3D点与对应2D点,求解相机位姿。
位姿估计
PnP
14
坐标系链
多传感器融合中的坐标系层级管理。
多传感器
层级
15
IMU坐标系
加速度计与陀螺仪的坐标系定义,以及与相机坐标系的标定。
IMU
标定
16
雷达坐标系
激光雷达点云坐标系,以及到相机坐标系的投影。
LiDAR
点云
17
GPS/UTM坐标系
地理坐标系与局部坐标系的转换。
GPS
UTM
18
手眼标定
机器人手臂与相机之间的坐标变换。
手眼
机器人
19
卡尔曼滤波中的坐标变换
状态向量在不同坐标系下的预测与更新。
卡尔曼
滤波
20
BEV视角变换
将前视图像转换为鸟瞰图,用于自动驾驶。
BEV
自动驾驶
21
坐标变换的数值稳定性
避免万向锁、数值误差累积。
数值
稳定性
22
四元数
四元数的定义、运算,以及如何用于旋转表示。
四元数
旋转
23
李群与李代数
SO(3)、SE(3)的指数映射与对数映射。
李群
李代数
24
坐标变换的插值
在两个位姿之间平滑插值(Slerp)。
插值
Slerp
25
多目标跟踪中的数据关联
如何利用坐标变换进行轨迹关联。
数据关联
跟踪
26
坐标系的时间同步
不同传感器时间戳对齐后的坐标变换。
时间同步
传感器
27
3D目标跟踪中的坐标系
点云与图像融合时的坐标对齐。
3D跟踪
融合
28
坐标变换的调试技巧
可视化验证、误差分析。
调试
可视化
29
实战项目:多传感器融合行人跟踪
基于多传感器融合的行人跟踪系统。
实战
融合
30
总结与进阶:SLAM中的坐标变换
SLAM中的坐标变换、未来趋势。
SLAM
进阶
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