用于 3D 姿态估计的 RGB 网络摄像头

Question

我不知道这是否是问这个问题的正确地方，但我们开始了。 我目前正在实施一个用于 3D 姿势估计和 VOXELPOSE 的项目。 （基于 OpenCV）

因此，我想设置至少两个摄像头来优化 3D 三角测量。 我想过在 50 欧元以下购买两个相同的网络摄像头。 （预算不足）

现在的问题是：购买网络摄像头时有什么特别需要考虑的吗？ 有没有人可能有任何网络摄像头推荐？

我现在的标准是它的视角至少为100 度、 1080p和30fps 。 你同意我的标准吗？ 你还有什么看法吗？

感谢您的建议。

Answer 1

这对 SO 来说并不是一个真正的问题，但简单地说：

没有通用的答案，因为人们不会在真空中进行“3D 姿态估计”。 在查看相机规格表之前，您需要明确一个或多个场景的类型，您将查看以及，如果相机正在移动，预计会发生什么样的运动。 您需要查看的一些具体问题：

• 室内场景还是室外场景？
• 静态主体，还是静态和动态场景元素的组合？
• 你能控制场景吗（例如，你可以在其中放置已知几何形状的对象）？
• 您是否控制照明（位置、方向、强度、时间）？
• 如果不控制灯光，你能容忍多少光照变化？
• 您的目标准确度是多少？ 您是否同意与事实相差 1m 或 1deg，或者如果您是，是否有人会死/损失大量金钱？

如果您对软件最感兴趣，我强烈建议您完全跳过硬件，至少在开始时，并使用许多可用的开放数据集之一进行姿势估计。 例如， EUROC-MAV 。