Karpion, спасибо за советы. В принципе по такой схеме у надо действовать. Пояснять тонкости сложно, но нам надо оставаться в определённом классе преобразование движения пространства, а не вообще всех любых линейных преобразований. Может так статься, что простой минимум отклонений (почти наверняка) окажется за пределами нужного класса (группы) преобразование. Поэтому надо брать в качестве параметров не просто В11, В11, а какие-то "правильно" параметризованные компоненты матрицы (например через углы поворотов), чтобы преобразование оставалось в группе.
Спасибо, Griboks, но вы сильно упростили задачу. Вы пишите об одном преобразовании — трансляции. У меня же многопараметрическая задача. В ней так перебирать "подвижки" четырёх параметров в различных сочетаниях — совершенно не вариант.
У меня: 3 угла вращения пространства, плюс 3 компоненты вектора трансляции, плюс 1 масштабный фактор, минус 3 параметра за счёт того, что все точки на одной плоскости. Равно 4 свободных параметра.
Один и тот же предмет. Установлен большой набор парных ключевых точек. Предмет произвольно повёрнут в пространстве и масштабирован. Упрощающий момент: поверхность предмета плоская.
bask, занимательно, спасибо ещё за раз за интересные вещи. Но опять-таки это не то. Там ИИ по одной фотографии угадывает 3D объект, а мне надо именно построение.
Я пытаюсь сделать такую фишку для работы. Фотографируем дом (коттедж) с нескольких (многих) точек. Затем мы можем измерить несколько реперных отрезков, например сторону дома, его высоту или ширину-высоту окна. Затем на компьютере оператор отмечает на одном или нескольких фото мышкой измеренные отрезки, вводит их фактическую длину.
По набору фото и реперным отрезкам программа должна восстановить 3D-модель дома и реальные размеры.
Фанатическая точность не нужна, достаточно 2-3 см, и меня не интересуют всякие отклонения от вертикалей, непрямость прямых углов. Наоборот нужна модель в предположении, что стены вертикальны и всё параллельно-перпендикулярное. Мне кажется, это весьма реалистичная задача на распознавание с учётом упрощающих предположений.
Т.е. мне предстоит выискивать перспективно сходящиеся пучки линий на изображении и другие заведомо известные геометрические закономерности.
Спасибо. Это понятно. Но это не совсем то. Когда говорят "стереопара", то подразумевается, что известна база, т.е. расстояние между объективами, а также одинаково направление и ориентация оптических осей. А это значительно иная задача, чем при восстановлении объекта при неизвестном относительном положении точек съёмки.
Роман Кузнецов, что значит "пораньше"? Можно в if заменить y на y + 100, например. Тогда присвоение класса произойдёт когда картинка на 100 пикселей ниже экрана.