SlideShare a Scribd company logo
1 of 6
Reality Media Lab.
カメラ位置姿勢とビュー行列
2014年8月4日
森尚平
Reality Media Lab.
2
第1ステップ
 まず,以下のようにおく
• 座標系Aでの点pの位置:pA ,座標系Bでの点pの位置:pB
• 座標系Aからみた座標系Bの位置姿勢(回転と並進):R,t
 この時,以下の関係が成り立つ
• pA = R pB + t
• 意味:座標系Bでの点pが座標系Aでの点pに変換された
X
Z
Y
座標系A
X
Z
Y
座標系B
点p
pA
pB
Reality Media Lab.
3
第2ステップ
 世界座標系とカメラ座標系という言葉で説明すると...
• 世界座標系の点pの位置:pA ,カメラ座標系の点pの位置:pB
• 世界座標系でのカメラ位置姿勢(回転と並進):R,t
 この時,以下の関係が成り立つ
• pA = R pB + t
• 意味:カメラ標系での点pが世界座標系での点pに変換された
X
Z
Y
世界座標系(座標系A)
X
Z
Y
カメラ座標系(座標系B)
点p
pA
pB
Reality Media Lab.
4
第3ステップ
 カメラ位置姿勢行列
• ある座標系(世界座標系等)でのカメラの位置姿勢を表す
• カメラ座標系での点をある座標系での点に変換する
(“第2ステップ”のスライドより)
 View行列
• ある座標系での点をカメラ座標系での点へ変換する行列
• つまり,カメラ位置姿勢の逆変換(逆行列)
X
Z
Y
世界座標系(座標系A)
X
Z
Y
カメラ座標系(座標系B)
点p
pA
pB
Reality Media Lab.
5
検算 (1/2)
 右図のような座標系を想定する
 よって,pAは
X
Y
X
Y
5
3
5
座標系B
座標系A
点p








01
10
R 






5
5
t 







2
5
Bp











































0
3
5
5
5
2
5
5
2
5
01
10
BA tRpp
Reality Media Lab.
6
検算 (2/2)
 逆変換は
 よって,pBは
X
Y
X
Y
5
3
5
座標系B
座標系A
点p





 

01
10T1
RR 








5
5
t 






0
3
Ap





















 




























 


2
5
5
2
01
10
5
5
0
3
01
10
)( A
T
B tpRp

More Related Content

What's hot

Direct Sparse Odometryの解説
Direct Sparse Odometryの解説Direct Sparse Odometryの解説
Direct Sparse Odometryの解説Masaya Kaneko
 
SSII2019企画: 画像および LiDAR を用いた自動走行に関する動向
SSII2019企画: 画像および LiDAR を用いた自動走行に関する動向SSII2019企画: 画像および LiDAR を用いた自動走行に関する動向
SSII2019企画: 画像および LiDAR を用いた自動走行に関する動向SSII
 
ORB-SLAMを動かしてみた
ORB-SLAMを動かしてみたORB-SLAMを動かしてみた
ORB-SLAMを動かしてみたTakuya Minagawa
 
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量takaya imai
 
Sift特徴量について
Sift特徴量についてSift特徴量について
Sift特徴量についてla_flance
 
ORB-SLAMの手法解説
ORB-SLAMの手法解説ORB-SLAMの手法解説
ORB-SLAMの手法解説Masaya Kaneko
 
SLAM勉強会(3) LSD-SLAM
SLAM勉強会(3) LSD-SLAMSLAM勉強会(3) LSD-SLAM
SLAM勉強会(3) LSD-SLAMIwami Kazuya
 
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~SSII
 
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築Yoshitaka HARA
 
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)Masaya Kaneko
 
SLAM開発における課題と対策の一例の紹介
SLAM開発における課題と対策の一例の紹介SLAM開発における課題と対策の一例の紹介
SLAM開発における課題と対策の一例の紹介miyanegi
 
複数のGNSSを用いたポーズグラフ最適化
複数のGNSSを用いたポーズグラフ最適化複数のGNSSを用いたポーズグラフ最適化
複数のGNSSを用いたポーズグラフ最適化TaroSuzuki15
 
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusionHiroki Mizuno
 
LiDAR点群とSfM点群との位置合わせ
LiDAR点群とSfM点群との位置合わせLiDAR点群とSfM点群との位置合わせ
LiDAR点群とSfM点群との位置合わせTakuya Minagawa
 
SSII2022 [TS2] 自律移動ロボットのためのロボットビジョン〜 オープンソースの自動運転ソフトAutowareを解説 〜
SSII2022 [TS2] 自律移動ロボットのためのロボットビジョン〜 オープンソースの自動運転ソフトAutowareを解説 〜SSII2022 [TS2] 自律移動ロボットのためのロボットビジョン〜 オープンソースの自動運転ソフトAutowareを解説 〜
SSII2022 [TS2] 自律移動ロボットのためのロボットビジョン〜 オープンソースの自動運転ソフトAutowareを解説 〜SSII
 
semantic segmentation サーベイ
semantic segmentation サーベイsemantic segmentation サーベイ
semantic segmentation サーベイyohei okawa
 
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured PredictionDeep Learning JP
 

What's hot (20)

Direct Sparse Odometryの解説
Direct Sparse Odometryの解説Direct Sparse Odometryの解説
Direct Sparse Odometryの解説
 
SSII2019企画: 画像および LiDAR を用いた自動走行に関する動向
SSII2019企画: 画像および LiDAR を用いた自動走行に関する動向SSII2019企画: 画像および LiDAR を用いた自動走行に関する動向
SSII2019企画: 画像および LiDAR を用いた自動走行に関する動向
 
ORB-SLAMを動かしてみた
ORB-SLAMを動かしてみたORB-SLAMを動かしてみた
ORB-SLAMを動かしてみた
 
20190825 vins mono
20190825 vins mono20190825 vins mono
20190825 vins mono
 
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
画像認識の初歩、SIFT,SURF特徴量
 
Sift特徴量について
Sift特徴量についてSift特徴量について
Sift特徴量について
 
ORB-SLAMの手法解説
ORB-SLAMの手法解説ORB-SLAMの手法解説
ORB-SLAMの手法解説
 
SLAM勉強会(3) LSD-SLAM
SLAM勉強会(3) LSD-SLAMSLAM勉強会(3) LSD-SLAM
SLAM勉強会(3) LSD-SLAM
 
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
SSII2021 [TS1] Visual SLAM ~カメラ幾何の基礎から最近の技術動向まで~
 
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築
ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築
 
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
Visual SLAM: Why Bundle Adjust?の解説(第4回3D勉強会@関東)
 
LiDARとSensor Fusion
LiDARとSensor FusionLiDARとSensor Fusion
LiDARとSensor Fusion
 
SLAM開発における課題と対策の一例の紹介
SLAM開発における課題と対策の一例の紹介SLAM開発における課題と対策の一例の紹介
SLAM開発における課題と対策の一例の紹介
 
複数のGNSSを用いたポーズグラフ最適化
複数のGNSSを用いたポーズグラフ最適化複数のGNSSを用いたポーズグラフ最適化
複数のGNSSを用いたポーズグラフ最適化
 
Visual slam
Visual slamVisual slam
Visual slam
 
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion
30th コンピュータビジョン勉強会@関東 DynamicFusion
 
LiDAR点群とSfM点群との位置合わせ
LiDAR点群とSfM点群との位置合わせLiDAR点群とSfM点群との位置合わせ
LiDAR点群とSfM点群との位置合わせ
 
SSII2022 [TS2] 自律移動ロボットのためのロボットビジョン〜 オープンソースの自動運転ソフトAutowareを解説 〜
SSII2022 [TS2] 自律移動ロボットのためのロボットビジョン〜 オープンソースの自動運転ソフトAutowareを解説 〜SSII2022 [TS2] 自律移動ロボットのためのロボットビジョン〜 オープンソースの自動運転ソフトAutowareを解説 〜
SSII2022 [TS2] 自律移動ロボットのためのロボットビジョン〜 オープンソースの自動運転ソフトAutowareを解説 〜
 
semantic segmentation サーベイ
semantic segmentation サーベイsemantic segmentation サーベイ
semantic segmentation サーベイ
 
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
[DL輪読会]Reward Augmented Maximum Likelihood for Neural Structured Prediction
 

Recently uploaded

UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScriptUniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScriptyuitoakatsukijp
 
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentationTokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentationYukiTerazawa
 
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学ssusere0a682
 
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024koheioishi1
 
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2Tokyo Institute of Technology
 
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学ssusere0a682
 

Recently uploaded (6)

UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScriptUniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
UniProject Workshop Make a Discord Bot with JavaScript
 
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentationTokyoTechGraduateExaminationPresentation
TokyoTechGraduateExaminationPresentation
 
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習106 -価格の交渉ゲーム-#ゲーム理論 #gametheory #数学
 
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
The_Five_Books_Overview_Presentation_2024
 
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
東京工業大学 環境・社会理工学院 建築学系 大学院入学入試・進学説明会2024_v2
 
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
 

カメラ位置姿勢とビュー行列

  • 2. Reality Media Lab. 2 第1ステップ  まず,以下のようにおく • 座標系Aでの点pの位置:pA ,座標系Bでの点pの位置:pB • 座標系Aからみた座標系Bの位置姿勢(回転と並進):R,t  この時,以下の関係が成り立つ • pA = R pB + t • 意味:座標系Bでの点pが座標系Aでの点pに変換された X Z Y 座標系A X Z Y 座標系B 点p pA pB
  • 3. Reality Media Lab. 3 第2ステップ  世界座標系とカメラ座標系という言葉で説明すると... • 世界座標系の点pの位置:pA ,カメラ座標系の点pの位置:pB • 世界座標系でのカメラ位置姿勢(回転と並進):R,t  この時,以下の関係が成り立つ • pA = R pB + t • 意味:カメラ標系での点pが世界座標系での点pに変換された X Z Y 世界座標系(座標系A) X Z Y カメラ座標系(座標系B) 点p pA pB
  • 4. Reality Media Lab. 4 第3ステップ  カメラ位置姿勢行列 • ある座標系(世界座標系等)でのカメラの位置姿勢を表す • カメラ座標系での点をある座標系での点に変換する (“第2ステップ”のスライドより)  View行列 • ある座標系での点をカメラ座標系での点へ変換する行列 • つまり,カメラ位置姿勢の逆変換(逆行列) X Z Y 世界座標系(座標系A) X Z Y カメラ座標系(座標系B) 点p pA pB
  • 5. Reality Media Lab. 5 検算 (1/2)  右図のような座標系を想定する  よって,pAは X Y X Y 5 3 5 座標系B 座標系A 点p         01 10 R        5 5 t         2 5 Bp                                            0 3 5 5 5 2 5 5 2 5 01 10 BA tRpp
  • 6. Reality Media Lab. 6 検算 (2/2)  逆変換は  よって,pBは X Y X Y 5 3 5 座標系B 座標系A 点p         01 10T1 RR          5 5 t        0 3 Ap                                                        2 5 5 2 01 10 5 5 0 3 01 10 )( A T B tpRp