视觉SLAM算法测验_3456

相机的内参通常在什么时候确定？

• 在使用过程中

• 出厂时

• 每次拍摄时

• 每次连接电脑时

相机的外参数代表着什么？

• 相机的颜色

• 相机的尺寸

• 相机的品牌

• 相机的轨迹

RGB-D相机能够主动测量每个像素的什么信息？

• 亮度信息

• 色彩信息

• 尺寸信息

• 深度信息

在SLAM问题中，同一个点往往会被一部相机在不同的时间内多次观测，这些因素使得我们拥有了更多的什么？

• 约束

• 偏差

• 噪声

• 错误

Answer explanation

在SLAM问题中，当同一个点在不同的时间内被一部相机多次观测时，我们拥有了更多的约束信息。每次观测提供了关于相机轨迹和场景结构的额外信息。这种多次观测同一点的情况为SLAM系统提供了更强大的约束，有助于提高轨迹和地图的准确性。

通过融合来自多个时间步的观测，SLAM系统可以更好地估计相机的运动轨迹和环境的三维结构。这样的约束信息是解决SLAM漂移和优化整个系统的关键因素。

相机的内参由什么来描述？

Answer explanation

机的内参由焦距、主点坐标和畸变参数来描述。

1. 焦距（Focal Length）： 焦距是指相机透镜将平行光聚焦成图像上一点所需要的距离。焦距的单位通常是毫米（mm）。

2. 主点坐标（Principal Point Coordinates）： 主点坐标表示图像上的光学中心，即透镜的光轴与图像平面的交点。主点坐标通常用像素坐标表示，以图像的左上角为原点。

3. 畸变参数（Distortion Parameters）： 畸变参数描述了由于相机透镜形状和制造过程引起的镜头畸变。主要的畸变有径向畸变和切向畸变。

   • 径向畸变（Radial Distortion）： 是由于透镜非完美球形造成的，使得图像中心附近的物体呈放大或缩小的效果。

   • 切向畸变（Tangential Distortion）： 是由于透镜和图像平面不平行引起的，使得图像中的物体呈现倾斜的效果。

这些参数一起描述了相机的内在特性，对于计算机视觉任务中的相机几何和图像校正至关重要。

相机的外参由什么来描述？

• 变换矩阵

• 旋转矩阵

• 平移向量

• 内参数矩阵

Answer explanation

机的外参由**旋转矩阵（Rotation Matrix）和平移向量（Translation Vector）**来描述。

1. 旋转矩阵： 旋转矩阵表示相机坐标系相对于世界坐标系的旋转关系。它描述了相机的姿态，即相机是如何围绕世界坐标系进行旋转的。

2. 平移向量： 平移向量表示相机坐标系相对于世界坐标系的平移关系。它描述了相机的位置，即相机在世界坐标系中的位置。

这两个参数一起构成相机的外部参数，也称为相机的外参矩阵。外参描述了相机的位置和方向，是相机与场景之间的几何关系。在视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）等计算机视觉任务中，外参的精确估计对于定位和重建场景是至关重要的。

相机将三维世界中的坐标点映射到二维图像平面的过程能够用一个什么模型进行描述？

• 针织线模型

• 针织模型

• 针孔模型

• 针线模型

Answer explanation

相机将三维世界中的坐标点映射到二维图像平面的过程可以用针孔相机模型进行描述。这模型基于一个简化的假设，即相机和图像平面之间只有一个小孔（针孔），光线从世界的三维点通过这个小孔投影到图像平面上。

在针孔相机模型中，相机的光学中心（针孔位置）与图像平面之间存在一个固定的转换关系。这个模型涵盖了相机的内部参数，如焦距和光学中心的位置，用于描述相机的成像几何。

虽然针孔相机模型是一个理想化的简化，但在许多计算机视觉应用中仍然被广泛使用，因为它提供了有效而准确的描述相机成像过程的方法。

相机的位姿由什么来描述？

• 内参数矩阵K

• 变换矩阵T

• 旋转矩阵R和平移向量t

• 旋转矩阵SO(3)

Answer explanation

相机的位姿通常由旋转矩阵和平移向量来描述。这表示了相机在世界坐标系中的位置和方向。旋转矩阵描述了相机的旋转，而平移向量表示相机相对于世界坐标系的平移。这两者共同构成了相机的外参数，用于将三维世界中的点映射到相机的二维图像平面。

相机的内参在出厂之后是固定的，不会在使用过程中发生变化。这个说法是（）。

• 无法确定

• 错误

• 正确

• 部分正确

相机的外参会随着相机运动发生改变，同时也是SLAM中待估计的目标，代表着机器人的轨迹。这个说法是（）。

• 部分正确

• 无法确定

• 错误

• 正确