小编jzz*_*jzz的帖子

假设我有一组5个标记.我试图使用增强现实框架(如ARToolkit)找到每个标记之间的相对距离.在我的相机中,前20帧只显示前2个标记,这样我就可以计算出2个标记之间的转换.第二个20帧仅显示第2和第3个标记,依此类推.最后20帧显示了第5和第1个标记.我想建立所有5个标记的标记位置的3D地图.

我的问题是,知道由于视频输入质量低而导致距离不准确,如何根据我收集的所有信息尽量减少不准确之处？

我幼稚的方法是使用第一个标记作为基点,从第20帧采取变换的均值和放置第二个标记等第三位和第四位.对于第5个标记,将它放在第4个和第1个之间,将它放在第5个和第1个以及第4个和第5个之间的转换平均值的中间.我认为这种方法偏向于第一个标记放置,但没有考虑到每帧看到超过2个标记的相机.

最终,我希望我的系统能够计算出x个标记的地图.在任何给定的帧中,最多可出现x个标记,并且由于图像质量而存在非系统误差.

任何有关正确处理此问题的方法的帮助将不胜感激.

编辑:有关此问题的更多信息:

让我们说真实世界地图如下:

假设我得到100个读数,用于点之间的每个变换,如图中的箭头所示.实际值写在箭头上方.

我获得的值有一些误差(假设遵循关于实际值的高斯分布).例如,对于标记1至2获得的读数之一可以是x:9.8 y:0.09.鉴于我有所有这些读数,我如何估计地图.理想情况下,结果应尽可能接近实际值.

我天真的方法有以下问题.如果从1到2的变换的平均值略微偏离,即使2到3的读数非常准确,也可以关闭3的放置.此问题如下所示:

果岭是实际值,黑色是计算值.1到2的平均变换是x:10 y:2.