Using stereo geometry towards accurate 3D reconstruction
Notice bibliographique
Résumé
This paper addresses the problem of threedimensional reconstruction and how the geometry of the stereo vision system affects the quality of such a reconstruction. We have considered the general case of non calibrated cameras with approximately known intrinsic parameters. The latter could be known either from previous experiments or from the manufacturer's specifications. In particular, the paper aims at finding the best geometric configuration of the stereo vision system(rotation and translation between the two cameras) that is the least sensitive to errors on the intrinsic parameters. Given that in most cases, in robotics for instance, we have the freedom to set-up the geometry of the stereo vision system, finding how cameras' geometry interacts with errors from different sources is a central issue. Furthermore, when the intrinsic parameters are completely unknown, we have used a single constraint from the scene that has allowed us to calculate the focal length and therefore, the Euclidean reconstruction. We have used extensive simulations where the stereo vision geometry has ranged from pure translation to general 3D motion. The obtained results have clearly shown that a pure translation is always better, as it is not significantly affected by errors on the intrinsic parameters. When assuming that the intrinsic parameters are not known, the use of the perpendicularity constraint from the scene has made it possible to avoid the classical and tedious calibration process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».