Как усреднить внешние характеристики камеры, рассчитанные по цели, обнаруженной под разными углами? ⇐ Python

[Anonymous]

Предположим, у меня есть заданное количество n камер с известными встроенными функциями. Каждая камера синхронизирована, и каждая камера обнаружила t кадров с калибровочной целью, которая вращалась и перемещалась и видна одновременно каждой камерой.
Для каждого кадра у меня есть несколько objp, imgp, где imgp — обнаруженные точки цели калибровки. Я использую их для вычисления внешних показателей [R|t] (с помощью cv2.solvePnP).
Как мне усреднить все эти данные? Если я правильно понимаю, я не могу просто выполнить усреднение кватернионов и усреднение перевода на необработанных результатах cv2.solvePnP, поскольку - когда цель вращается и перемещается - система отсчета будет другой.
Сначала я попробовал изменить систему отсчета, как показано ниже:

Код: Выделить всё

def get_extrinsics_fixed_to_global_reference(R_ref, t_ref, R_other, t_other):

# Get the extrinsics of the other camera in the reference camera's coordinate system
R = R_other @ R_ref.T
t = t_other - R @ t_ref

return R, t

но я получил мусорные результаты. В настоящее время я использую установку с n = 2 камерами.
Изменить: Чтобы уточнить, моя идея заключалась в том, чтобы по существу сравнить результирующие преобразования между системами координат cam_0 и cam_k для k > 0. Для каждого набора кадров (соответствующего калибровочной цели, наклоненной определенным образом) я получаю набор указанных преобразований (

Код: Выделить всё

cam_0 -> cam_k

), и теоретически они должны быть одинаковыми — именно здесь я бы усреднил матрицы вращения, чтобы затем наконец получить внешние характеристики. Примечание. Я уже знаю встроенные функции каждой камеры.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/792 ... d-at-diffe