北麓牧羊人

一、基本设定 1. 相机系坐标 点 在相机坐标系下的坐标 为： 2. 像素系坐标 相机系坐标转换成像素系齐次坐标：其中： 为像素系齐次坐标， 为相机内参矩阵。 3. 平面...

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应用领域 LM 算法用于解决非线性最小二乘问题，问题定义如下： LM 算法有两种推导和实现，一种是算法发明者使用的 阻尼法，一种是后来学者补充的 置信域法。这里分别作出推导。...

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应用领域 解决非线性最小二乘问题，描述如下： 其中： 自变量 ， 维向量 为非线性函数，向量函数，， 输出为 维向量 推导 1. 一阶泰勒展开近似 对 f(x) 在 处泰...

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最速下降法推导过程 1. 一阶泰勒展开近似 在 处做一阶泰勒展开近似： 其中： 是 在 处的 梯度向量 问题转化为：除去无关项： 2. 求下降方向 是两个向量的内积，根...

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1.推出反对称矩阵 有 旋转矩阵 ： 这一步的结论就是： 为一个反对称矩阵。 2.推出微分方程 反对称矩阵 与 一个 三维向量 有一一对应的关系:将其关系表示为: 反对称矩阵...

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alpha=1,αbeta=1,βgamma=1,γdelta=1,δepsilon=1,εzeta=1,ζeta=1,ηtheta=1,θiota=1,ιkappa=1,κ...

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把实际的某问题转化成最小二乘优化问题，形式如下：X：系数矩阵，已知量y：因变量，列向量，已知量a：待优化参数，列向量，未知量 对上式进行推算： 因 与 互为转置，且最终都...

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整体流程 有两组点，已经配好对，分别为：，每个点是一个列向量 求中心，得到 去中心，得到 求旋转 R，依据优化公式： 求平移 t，依据公式： 优化结果 计算3x3 矩阵 H（...