学习相机定位方法总结

相机的姿态估计是增强现实技术（AR）领域研究的热点，本文针对目前已有的相机相机姿态估计算法进行了总结，并且在模拟实验中给数据加入一定强度的高斯噪声，通过EPnP算法计算出一个初始的相机姿态，然后通过LM（Levenberg-MarquardtAlgorithm）算法对结果进行了优化，比之前单独使用EPnP算法的结果精度高。同时，在真实实验阶段，通过输入单幅图像，利用三维重建算法----SFM重建的3维点云作为数据表，同时在图像上检测出特征点后，得到图像点和三维点的一个匹配列表，利用EPnP和LM算法相结合估计出相机的姿态，最后给出了系统运行的时间和误差估计。