當前我只有一張待定位的影像，影像中的特征點的世界坐標已知，用這些特征點的其中三個點，使用P3P演算法進行位姿求解。那么如果我是用這張影像的多個三組點，結算得到多個R，t矩陣，能使用BA對多個姿態矩陣進行優化嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
BA就是做這個事的呀。你知道真值和像素坐標，但由于偏差必然存在，所以整個變換矩陣T是不唯一的，
那就定義好loss函式，用BA做最優化，
當loss能收斂到最小值時的T就是最優解。
具體還得看一些例子模仿，g2o和谷歌的cesis還是啥來著，都有示例代碼
uj5u.com熱心網友回復：
但是我在網上看到的大多是，BA是針對多幀影像的優化，但是我這個只有一幀，只是利用一幀影像中的多個三組匹配對進行位姿解算，得到多個R，t矩陣，然后對這些R，t矩陣優化，這也行嗎？誤差會變大嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
因為你有世界坐標，單張圖片也可以，只要有多組點。但一般情況下世界坐標并不知道，需要多幀之間利用多視幾何的關系去寫loss的運算式。
一張圖片的優化只能保證這一張的轉換矩陣的效果是好的，
但是如果你的世界坐標和像素坐標本身夠準，也可以在其它圖片上應用轉換矩陣。
只要能找到關系式，BA就可以應用
P. S. 有本書，作者張亮寫的SLAM
也可以看看multiple view geometry in CV
uj5u.com熱心網友回復：
請問一下，只有一幀圖，使用P3P獲得多個R，t矩陣再使用BA優化 和 直接使用EPNP計算結果有什么區別嗎？兩者之間的誤差有差距嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
大哥，你說的張亮 SLAM，沒看到啊，只看到一個西安電子科技的，他主頁也沒有啥slam著作啊
uj5u.com熱心網友回復：
這個我現在并不清楚，有段時間沒看了。這個需要你從其它渠道再深入了解一下，因為這也不是特別新的知識，內容網上應該不少。
你要結合自己的應用實際看看誤差怎么樣，只要源頭的資料夠準確，資料夠多，理論上你不用優化也可以對吧。
處于學習階段，你可以先不用優化，用最普通的方法算算看，
用一點點優化，比如加上RANSANC看看效果怎么樣，
之后再加上BA或者其他方法
P. S. 加油吧
uj5u.com熱心網友回復：
我笑了，跟其他人混了
視覺SLAM十四講，作者高翔
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標籤：C++ 語言
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