推薦文獻->bundle adjustment method using sparse bfgs solution
這篇**是一篇介紹了光束法平差的原理的sci，今年（2023年）剛發表的，來自北大的**。文章分析了ba的原理，並介紹了高斯牛頓和lm的**和不足之處，最後這篇**提出了一種基於擬牛頓法（bfgs）的ba解算方法。
一、 構造優化方程
下面兩個公式從**中截圖。通過反投影方程，將相機pose c 和landmark p 投影到座標,
二、從非線性方程經歷泰勒展開 到 線性方程
上面的公式（3）是乙個非線性方程，然後對非線性方程進行泰勒展開，轉化為線性方程，如下面的方程所示：
三、分析高斯牛頓（gauss-newton）和lm方法的由來和缺點
看到上面的這個方程，大家應該就明白了gn和lm方法的問題。hessian矩陣中第二項被忽略就是gn方法;如果把第二項變成阻尼（u），就是lm方法。
作者很清楚的展示出來，兩種方法的問題之處。此時，我們就明白了為啥，在優化任務中，容易出現發散的問題。**指出，原因在於：每乙個方法的方程能不能很好的近似這個問題。
四、提出一種稀疏的bfgs方法
這篇**保留hessian矩陣的第一項（jacobian轉秩*jacobian），使用擬牛頓方法（bfgs）來求解第二項。
未完待續。
Bundle Adjustment光束平差法概述
給出從不同視角拍攝的，描述同乙個場景的一系列，bundle adjustment可以根據所有點在影象中的投影作為標準，同時提煉出描述場景結構的3d點座標 相對運動引數和相機的光學引數。通常在每個基於feature的3d場景重建演算法中都要用到bundle adjustment，作為每個基於特徵的多視...
Eigne實現光束法平差
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基於opencv2的相片拼接（光束法平差）
主要是供無人機的相片使用，原理這裡就不詳述了。直接貼 qt 4 5作為資料讀入支援 include include include include include using namespace std using namespace cv int main int argc,char argv a...