Ich! Ich! Ich!Zitat von Thomas$
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Achtung, was Du vorhast, ist hart. Eine Methode, die Du versuchen könntest, wäre die Kette (alles OpenCV):
cvGoodFeaturesToTrack()
cvCalcOpticalFlowPyrLK()
(gibt getrackte Punktepaare von Bild zu Bild)
cvFindFundamentalMat()
(berechnet Epipolargeometrie zwischen zwei Bildern aus getrackten Punktepaaren)
Dann kannst Du aus der gefundenen Fundamentalmatrix die Projektionsmatrizen für beide Kameras berechnen und die mit der RQ-Zerlegung (cvRQDecomp3x3) in Bewegungsrichtung und Drehwinkel zerlegen.
Ich empfehle Hartley/Zissermans "Multiple View Geometry in Computer Vision".
Alternative: Kalman-/Partikelfilter-basiertes SLAM nach Art von Andrew Davison (http://www.doc.ic.ac.uk/~ajd/Publica...l_pami2007.pdf).
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