使用一阶曲线微分几何估计摄像机姿态
基于双目视觉的相对物体的姿态测量
基于双目视觉的相对物体的姿态测量
基于双目视觉的相对物体的姿态测量是一种目前广泛应用于机器人控制和计算机视觉领域的高精度测量方法。
其主要思路是通过两个摄像机同时拍摄同一个物体，在一定的几何模型和运动估计算法的基础上，确定相机相对位置和物体的三维运动，进而计算出物体的姿态参数。
下面简单介绍一下双目视觉的相对物体的姿态测量的基本流程：
1. 对双目图像进行立体匹配：首先需要将左右两个摄像机拍摄的图像进行匹配，得到左右两个图像中同一点的对应关系。
这个过程通常需要处理镜头畸变、背景干扰等多种因素的影响。
2. 求解相机位姿：在确定左右两个图像中同一点的对应关系后，需要求解相机的相对位置。
该过程通常需要使用基础矩阵或本质矩阵等方法。
3. 计算相对运动：通过立体匹配得到左右两个图像中同一点的对应关系后，可以根据三角测量的原理，计算相对物体在三维空间中的运动轨迹。
4. 计算姿态参数：在求得相对运动轨迹后，通过运动估计算法，计算出物体的姿态参数，如位置、旋转角、姿态角等。
总之，基于双目视觉的相对物体的姿态测量可以实现对物体的高精度姿态参数测量，具有应用范围广泛、精度高等优点。
单目相机畸变处理原理
单目相机畸变处理原理
一、相机标定
相机标定是畸变处理的第一步，其目的是为了获取相机的内部参数（如焦距、光心等）和外部参数（如旋转矩阵和平移向量等）。
通过相机标定，可以确定相机的几何模型，为后续的畸变校正提供基础数据。
常用的相机标定方法有传统相机标定和张氏相机标定等。
二、图像采集
图像采集是使用单目相机拍摄图像的过程。
由于单目相机的视角有限，拍摄的图像可能会出现畸变。
因此，在图像采集过程中，需要注意相机的拍摄角度和拍摄距离，以便更好地采集高质量的图像。
三、图像预处理
图像预处理的目的是对采集的图像进行初步处理，以消除噪声、增强图像特征等。
常见的图像预处理方法有灰度化、对比度增强、滤波等。
通过图像预处理，可以改善图像质量，提高后续畸变校正的准确性和稳定性。
四、畸变校正
畸变校正是在获取相机内外参数的基础上，根据相机的几何模型对图像进行畸变校正的过程。
常见的畸变校正方法有直接线性变换、二次曲线变换和径向畸变等。
在实际应用中，需要根据具体的相机和拍摄环境选择合适的畸变校正方法。
五、图像后处理
图像后处理的目的是对校正后的图像进行进一步处理，以改善图
像质量。
常见的图像后处理方法有色彩空间转换、直方图均衡化、边缘检测等。
通过图像后处理，可以提高图像的视觉效果和特征提取的准确性。
总之，单目相机畸变处理原理包括相机标定、图像采集、图像预处理、畸变校正和图像后处理等方面。
在实际应用中，需要根据具体的相机和拍摄环境选择合适的处理方法，以获得高质量的图像。
colmap相机位姿计算
colmap相机位姿计算colmap是一种用于计算相机位姿的计算机视觉软件。
相机位姿计算是指通过分析图像数据，确定相机在三维空间中的位置和方向。
这项技术在计算机视觉、增强现实、机器人导航等领域具有广泛的应用。
相机位姿计算是计算机视觉中的一个重要问题。
它涉及到从图像数据中恢复出相机的位置和姿态信息。
在过去的几十年里，研究者们提出了许多不同的方法来解决这个问题。
其中一种比较常用的方法是使用结构光或者纹理信息来进行相机位姿计算。
这些方法通常需要相机和场景之间有一定的几何关系，比如相机和场景之间的距离、相机的焦距等。
colmap是基于结构光的相机位姿计算软件，它能够从图像数据中恢复出相机的位置和姿态信息。
它的原理是利用相机的内参数（比如焦距、畸变等）和外参数（比如相机的位置和朝向）来构建一个三维模型，然后通过最小化重投影误差来优化相机的位置和姿态。
具体来说，colmap首先通过特征点匹配找到两张图像之间的对应关系，然后利用这些对应关系来计算相机的位置和姿态。
colmap的优点是它能够处理不同种类的图像数据，包括单目相机、双目相机和多目相机。
此外，colmap还提供了一个用户友好的图形界面，使得用户可以方便地进行相机位姿计算。
colmap还支持多种输出格式，包括PLY、OBJ、TXT等，使得用户可以方便地将计算结果导入到其他软件中进行进一步处理。
相机位姿计算在许多领域都有着重要的应用。
在计算机视觉领域，相机位姿计算可以用于三维重建、目标跟踪、姿态估计等任务。
在增强现实领域，相机位姿计算可以用于将虚拟对象与真实场景进行融合。
在机器人导航领域，相机位姿计算可以用于机器人的定位和导航。
尽管colmap在相机位姿计算中有着很好的性能，但是它仍然存在一些限制。
首先，colmap对图像数据的要求比较高，需要图像之间有一定的重叠区域才能进行匹配。
此外，colmap对相机的内参数和外参数的精度要求也比较高，需要用户提供准确的相机参数。
微分几何在计算机形学中的应用
微分几何在计算机形学中的应用微分几何是数学中的一个分支，研究了曲线、曲面等几何对象的性质和变化规律。
在计算机形学领域，微分几何有着广泛的应用，可以用来描述和处理各种形状和物体的几何特征。
本文将介绍微分几何在计算机形学中的一些重要应用。
一、曲面建模微分几何可用于曲面的建模和表示。
实际物体中的曲面往往是非常复杂的，使用传统的多边形网格表示会导致数据冗余和计算复杂度高的问题。
微分几何利用曲率和切向量等几何概念，可以更准确地描述曲面几何属性。
例如，基于曲率的曲面建模方法能够有效地表示高光滑度和复杂度的曲面，使得在计算机图形学中更容易对其进行处理和渲染。
二、三维形状分析与识别微分几何可以帮助计算机对三维形状进行分析和识别。
通过计算曲面的局部特征，如曲率、法线等，可以得到一组唯一的描述该曲面的特征向量。
这些特征向量可以用来表示形状的形状描述符，从而在三维形状识别和匹配中起到关键作用。
微分几何还能够提取和分析物体的特征线和特征点，用于形状分析、模型配准、目标追踪等应用。
三、曲面重建和参数化微分几何在曲面重建和参数化方面也有广泛应用。
曲面重建是指根据有限的采样点生成连续的曲面模型的过程。
微分几何的方法能够对采样点进行插值和拟合，得到平滑的曲面。
曲面参数化是指将曲面映射到参数域上的过程，使得曲面上的点可以通过参数值表示。
微分几何中的参数化方法能够将曲面映射到简单的几何结构上，方便进行曲面编辑、纹理映射等操作。
四、形状变形和动画微分几何在形状变形和动画方面也有很多应用。
形状变形是指将一个形状变换为另一个形状的过程。
微分几何中的变分原理可以用来描述形状变形的能量和变化规律，通过优化方法可以实现高质量的形状变形。
微分几何还可以用于模拟和分析物体的形状变化和动力学行为，为计算机动画提供基础。
五、曲面细分微分几何还可用于曲面细分算法的设计。
曲面细分是指根据一组初始控制点，通过迭代细分规则生成细分曲面的过程。
微分几何中的细分方法能够保持曲面的连续性和光滑性，产生高质量的曲面模型。
摄像机标定中的相机内外参数求解方法
摄像机标定中的相机内外参数求解方法摄像机标定是计算机视觉和图像处理领域中的重要问题之一。
它涉及到确定相机的内外参数，以便准确地将图像上的像素坐标转换为物理世界中的真实坐标。
相机内外参数的求解方法有多种，本文将介绍一些常用的方法和算法。
一、相机内参数求解方法相机内参数是指描述相机固有特性的参数，包括焦距、主点坐标和像素间距等。
求解相机内参数的方法主要包括棋盘格法和直接线性变换法。
1. 棋盘格法棋盘格法是一种简单而有效的相机标定方法。
它通过在摄像机视野内放置一个已知尺寸的棋盘格，并利用图像中棋盘格的角点位置与实际物理世界中棋盘格的角点位置之间的对应关系来求解相机的内参数。
具体步骤如下：1) 在摄像机视野内放置一个已知尺寸的棋盘格。
2) 使用相机拍摄多张包含棋盘格的图像。
3) 对每张图像进行角点检测，找到图像中棋盘格的角点。
4) 利用检测到的角点位置和实际物理世界中角点的位置之间的对应关系，使用最小二乘法求解相机的内参数。
2. 直接线性变换法直接线性变换法是另一种常用的相机内参数求解方法。
它通过拍摄多张图像，利用相机的投影模型和对应的图像点与物理世界点之间的对应关系，建立一个线性方程组，然后使用最小二乘法求解该线性方程组，得到相机的内参数。
具体步骤如下：1) 使用相机拍摄多张不同角度和姿态的图像。
2) 提取每张图像中的对应特征点，建立图像坐标与物理世界坐标之间的对应关系。
3) 根据相机的投影模型，将图像坐标转换为物理世界坐标。
4) 建立线性方程组，将物理世界坐标和相机的内参数之间的关系表示为一个线性方程组。
5) 使用最小二乘法求解该线性方程组，得到相机的内参数。
二、相机外参数求解方法相机外参数是指描述相机相对于世界坐标系的姿态和位置的参数，包括旋转矩阵和平移向量等。
求解相机外参数的方法主要包括直接线性变换法和非线性优化法。
1. 直接线性变换法直接线性变换法可以同时求解相机的内外参数。
它通过拍摄多张已知物理世界坐标和对应图像坐标的图像，利用相机的投影模型和对应的图像点与物理世界点之间的对应关系，建立一个线性方程组，然后使用最小二乘法求解该线性方程组，得到相机的内外参数。
初数数学中的微分几何公式详解
初数数学中的微分几何公式详解微分几何是数学中的一个重要分支，它的理论和方法在现代数学和物理学中有着广泛的应用。
微分几何研究的对象主要是曲线、曲面以及它们的性质和变化规律。
微分几何理论中有一系列的公式，它们能够帮助我们更好地理解和描述曲线和曲面的特征。
本文将详细介绍初等数学中的微分几何公式。
一、切线与法线公式在二维平面中，曲线的切线和法线是非常重要的概念。
给定一个曲线上的点P，曲线在该点的切线方向和法线方向可以通过计算斜率来得到。
1. 切线公式切线是曲线在某一点处的切线方向，它通常用一阶导数来表示。
对于函数y=f(x)，在点(x0, y0)处的切线方程可以表示为：y-y0 = f'(x0)(x-x0)其中f'(x0)表示函数f(x)在点x=x0处的斜率。
2. 法线公式法线是与切线垂直的一条直线，它的斜率是切线的相反数的倒数。
对于函数y=f(x)，在点(x0, y0)处的法线方程可以表示为：y-y0 = -1/f'(x0)(x-x0)二、曲率公式曲率是描述曲线弯曲程度的一个重要概念，它是曲线上一点处切线的转向速度。
曲线的曲率可以通过计算二阶导数来得到。
1. 曲率公式（一阶）对于函数y=f(x)，曲线在某一点(x0, y0)处的曲率可以表示为：k = |f''(x0)| / (1 + (f'(x0))^2)^(3/2)其中f''(x0)表示函数f(x)的二阶导数。
2. 曲率公式（参数方程）对于参数方程x=x(t)，y=y(t)，曲线在某一点(t0, x0, y0)处的曲率可以表示为：k = |x'(t0)y''(t0) - y'(t0)x''(t0)| / (x'(t0)^2 + y'(t0)^2)^(3/2)其中x'(t0)和y'(t0)分别表示参数方程x=x(t)和y=y(t)的一阶导数，x''(t0)和y''(t0)分别表示参数方程x=x(t)和y=y(t)的二阶导数。
使用计算机视觉技术进行图像姿态估计的步骤详解
使用计算机视觉技术进行图像姿态估计的步骤详解图像姿态估计是计算机视觉领域中的一个关键任务，它旨在通过分析图像中物体的姿态来理解其在三维空间中的位置和方向。
在计算机图形学、增强现实、虚拟现实和机器人视觉等应用中都有广泛的应用。
本文将详细介绍使用计算机视觉技术进行图像姿态估计的步骤。
首先，了解图像姿态估计的基本概念是非常重要的。
图像姿态估计旨在推断出图像中物体的姿态信息，包括物体的位置、旋转角度和缩放比例等。
为了实现图像姿态估计，我们需要使用计算机视觉技术来提取图像中的特征，并通过这些特征进行姿态估计。
第一步是图像预处理。
在进行图像姿态估计之前，需要对输入的图像进行预处理。
这一步骤包括图像的去噪、增强和尺寸调整等。
去噪可以通过应用滤波器来降低图像中的噪声，例如使用高斯滤波器或中值滤波器。
增强可以增强图像的对比度和清晰度，例如使用直方图均衡化或锐化滤波器。
尺寸调整可以使得图像具有统一的尺寸，以方便后续的特征提取和姿态估计。
第二步是特征提取。
特征提取是图像姿态估计的关键步骤。
特征是图像中具有区分度和可重复性的局部描述子，用于表示图像中的关键信息。
常用的特征提取算法包括SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）和HOG（方向梯度直方图）等。
这些算法可以提取出具有旋转不变性、尺度不变性和光照不变性的特征点或特征向量。
第三步是特征匹配。
在姿态估计中，我们需要将输入图像中的特征点与预先存储的模板图像特征点进行匹配。
特征匹配的目的是找到两幅图像中相似的特征点，以建立两幅图像之间的对应关系。
常用的特征匹配算法包括暴力匹配和基于描述子的匹配算法。
暴力匹配算法通过计算两幅图像特征点之间的欧氏距离来进行匹配；基于描述子的匹配算法使用特征点的局部描述子来进行匹配。
在特征匹配过程中，通常需要使用一定的筛选机制来过滤掉一些错误的匹配。
第四步是姿态估计。
MSCKF原理解析(参照论文)
MSCKF原理解析（参照论文）MSCKF（Multi-State Constraint Kalman Filter）是一种用于同时估计相机位姿和三维地图点的滤波器，主要用于视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）问题。
MSCKF可以通过融合视觉测量和IMU数据来进行姿态和地图的估计，同时具备较好的实时性能。
在MSCKF中，相机的位姿和地图点的状态都被建模为滤波器的状态。
滤波器的状态向量包含了相机的位姿、速度、陀螺仪和加速度计的偏差等信息。
同时还包括地图点的三维位置和其他一些相关信息。
在预测步骤中，通过IMU的运动模型来预测相机位姿的变化。
IMU数据包括角速度和线加速度，可以通过IMU的状态方程来计算出相机位姿的变化量。
同时通过IMU校准模型来估计陀螺仪和加速度计的偏差。
预测步骤可以用卡尔曼滤波器的预测方程来实现。
在更新步骤中，通过视觉测量来更新滤波器的状态。
视觉测量包括相机的特征点在图像中的位置信息。
通过特征点的观测模型，可以计算出特征点的三维位置。
然后通过视觉测量和特征点的三维位置之间的关系，可以得到一个非线性约束方程。
通过对约束方程的线性化，可以得到一个雅可比矩阵，用于更新滤波器的状态。
更新步骤可以用卡尔曼滤波器的更新方程来实现。
在MSCKF中，为了处理非线性约束，采用状态约束的方法。
状态约束是指通过得到一些观测约束来减小状态估计的误差。
在MSCKF中，特征点的三维位置与它们的观测位置之间存在约束关系，通过使用这些约束关系，可以减小滤波器的状态估计误差。
通过使用IMU数据和视觉测量数据的联合优化，MSCKF可以在运动快速、光照变化等复杂环境中实现相机位姿和地图点的准确估计。
同时，MSCKF具备较好的实时性能，可以在实际应用中提供稳定的视觉SLAM解决方案。
在实验评估中，MSCKF在各类不同场景下表现出较好的性能。
与传统的视觉SLAM算法相比，MSCKF在准确性和实时性方面都有较大的提升。
opencv对极几何恢复位姿
opencv对极几何恢复位姿
对极几何是计算机视觉领域中用于恢复相机位姿的重要概念。
OpenCV是一个流行的开源计算机视觉库，提供了许多用于处理图像和视频的工具和算法。
在OpenCV中，对极几何可以通过一些函数和类来实现位姿恢复。
首先，对极几何是指通过两幅图像中的对应点来恢复相机的位置和方向。
在OpenCV中，可以使用函数如`findFundamentalMat`来计算基础矩阵，基础矩阵是描述了两个相机视图之间的几何关系，通过基础矩阵可以计算出相机的位姿。
另外，还可以使用
`findEssentialMat`函数来计算本质矩阵，本质矩阵也可以用于恢复相机的位姿信息。
一旦获得了基础矩阵或本质矩阵，可以使用`recoverPose`函数来从中恢复相机的位姿。
这个函数可以获得相机的旋转矩阵和平移向量，从而得到相机的位姿信息。
除了基础矩阵和本质矩阵，OpenCV还提供了一些其他工具和算法来进行相机位姿的恢复，比如`triangulatePoints`函数可以用于三角化恢复空间中的三维点，`solvePnP`函数可以通过二维-三维点
对来计算相机的位姿等等。
总的来说，OpenCV提供了丰富的工具和算法来进行对极几何的位姿恢复，可以根据具体的需求和场景选择合适的函数和方法来实现相机位姿的恢复。
希望这些信息能够帮助你更好地理解OpenCV在对极几何位姿恢复方面的应用。
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使用一阶曲线微分几何估计摄像机姿态
摘要：
本文考虑和解决的问题是估计相机构成的3D场景和投影图像的一对点的切线之间的对
应关系。考虑曲线的几何形状的基础上形成的对应的结构，计算和校准，在其最简单的形式
是一个点的曲线的切线与增强时，问题就出现了。然而本文表明，用至少三个点就可以解决
标准的摄像机标定问题，给定的特性的参数，当点被切线信息增强时，只需要两个点，从而
节约大量的计算，例如，当用作一个RANSAC内的最小的机器时。此外，计算算法的开发，
以找到一种实用，有效的解决方案，有效地恢复相机的姿势，同时使用合成和现实的数据集。
解决这个问题的目的是为未来的曲线为基础的结构，从运动系统的基本构建块，使新的视觉
能够增量注册一组核心的相对位姿已计算出来的视觉。
介绍：
在从多个视图重建结构过程中的一个关键问题在于，如何决定相机之间的相对位姿，以
及每个相机的内参，经典的方法是依靠一组对应点，来确定每个摄像机的内部参数矩阵以及
相机之间的相对姿态。或也可以使用校准的方法来确定对应的一组点，但更一般地是，使用
分离的关键点，如Harris角点或SIFT/ HOG特征中保持相对稳定的视图和其他变化。只要
有足够数量的两个视图中的关键点，使用RANSAC随机选择的关键点之间几个特征对应，
可以通过测量验证内围层的功能的数量。这种孤立的基于特征点的方法目前正在流行和成功
的使用，通过如打包和使用Phototourism应用程序。
两个主要缺点限制了兴趣点的的适用性，首先，众所周知在实践中得到兴趣点的相关工
作具有有限的基线，据一些人估计不大于30度，如图1（a）图，相反的某些图像曲线片段，
例如，那些对应着尖锐的山脊的反射率曲线等，始终稳定在一个更大范围的视图；其次，成
功的兴趣点为基础的方法是基于丰富的功能的存在下，使有足够的兴趣点存在着的各种变化
之间的视图。虽然这是事实，在很多场景中证明了这种方法的普及，一个不平凡数字的场景，
这是没有的情况，如（i）均匀的区域，如人造对象，走廊；图1（b）中Multiplemoving的
对象需要自己的一套没有足够的结构，这可能不是足够丰富的功能，如图1（c）非刚性物
体的每个大致不变形的路径都需要一组丰富的功能。图1（d）中在所有这些情况下，通常
是足够的图像的曲线结构，激励增强的兴趣点，通过开发一个并行技术使用图像的曲线结构。
图二：在使用多视角几何曲线片段时遇到的真正的挑战：(a)随着视角变换的不稳定性，
由图(b)给出的两个视角以及图(c)到图(h)给出的放大对比。如一条曲线在另一个视角上就变
成了两条，曲线连到了背景上，一条曲线在一个视角可见但另一个视角却不见了，一条曲线
在路口被分割成了好几条但在另一个视角却成了完整的一条曲线，一条曲线的不同部分在不
同的视角才能被看到，不同角度看到的曲线会变形。图(i)显示了曲线上的点对应的模糊。
在确定的相机机位上图像曲线的使用通常是基于投影几何，但这些技术都是基于假设曲
线是闭合的或者可以被二次曲线方程或者其他曲线方程来表示[14.15.19.21]。在对基本结构
的自动校准图像曲线片度的应用现在面对着两个重要的问题。首先，当前的边缘连接的程序
通常产生不了在整个图像上持续稳定的曲线段，相反，在一个视图中的曲线可能以一个破碎
的形态出现，或者与其他的曲线碎片组合在一起。因此，如图2(a-h)所示，尽管在不同的视
点上底层曲线的相关性很好，但有个别的曲线片段的相关性不会很好。其次，如图2(i)所示，
即使当图像上的曲线片段完全对应，曲线在一个帧内也可能对应模糊。这种不确定性使得使
用相应的曲线点的方法来解决未知的姿态以及内部结构很困难。这两个问题导致对小的曲线
片段的使用。
在本文中，我们讨论的是，通过微分的几何属性来对小曲线片段或者是等价点的加强可
以用来解决不同视点上基本图像结构的关联问题。
因为在两个视图中的对应几何约束。微分几何在两个相应的点在两个视图中重建微分几
何空间曲线出现时，这限制了微分几何,在三分之一视图中的相应曲线。最根本的问题，底
层使用的增强与differentialgeometric属性是：需要多少点，什么样的顺序差，几何是必需的，
本文探讨了利用一阶微分几何，即点与相切的属性，用于确定单个摄像机的姿势，相对于观
察到的3D点的切线的坐标。它构成和解决以下内容：
对于一个已知内参的摄像机，需要多少相应的在切线空间中指定世界坐标的点坐标，和
多少在二维图像坐标系中指定的点切线，来构建世界坐标系下摄像机的位姿，如图3；对以
上问题的解决在一些场景下是很有用的。第一，当一个场景下存在很多视图，并且有一个来
自两个视图的重建，例如，在[5]这种情况下，在这种情况下的一对点的切线的重建可匹配
RANSAC策略下得到的图像，以确定构成双点切线。相比使用三个点的散乱点重建和标定
的优势在于，（i）边缘比表面点要少，（ii）该方法在RANSAC中使用两个而不是三个点，
需要大约一半的线程来达到同级别的健壮性，例如需要32次而不是70，以达到99.99％无
异常概率，假设有50%的异常率。第二，三维模型的对象可以是来自于CAD或其它来源，
例如普通人或军用车辆，在这种情况下，可以使用类似于第一个场景中的方法。第三，在从
精确校准的双眼相机中获得的立体声视频序列，来自于一个视频帧的重建可以被用于确定在
后续的帧中相机的姿势。
结论：
本文可以继续扩充到内参未知的情况下，从表1中推测出的4对相应的3D-2D点切线
足够来解决这个问题。同样的，我们也正努力于确定三个视图中三目相对姿态对应点的切线。
我们猜想视图之间的三个三元组的的对应足以证明摄像机相对的姿势。这将允许一个完整的
基于曲线运动系统结构从一组没有任何初始校准图像开始。
论文内容算法等的应用场合。
相关的主要算法思路，
相关方法的主要优点，主要有第一，当一个场景下存在很多视图，并且有一个来自两个
视图的重建，例如，在[5]这种情况下，在这种情况下的一对点的切线的重建可匹配RANSAC
策略下得到的图像，以确定构成双点切线。相比使用三个点的散乱点重建和标定的优势在于，
（i）边缘比表面点要少，（ii）该方法在RANSAC中使用两个而不是三个点，需要大约一半
的线程来达到同级别的健壮性，例如需要32次而不是70，以达到99.99％无异常概率，假
设有50%的异常率。第二，三维模型的对象可以是来自于CAD或其它来源，例如普通人或
军用车辆，在这种情况下，可以使用类似于第一个场景中的方法。第三，在从精确校准的双
眼相机中获得的立体声视频序列，来自于一个视频帧的重建可以被用于确定在后续的帧中相
机的姿势。
相关论文：
[1]A performance study for camera pose estimation using visual marker based tracking April 2010
[2]3D Camera Pose Estimation Using Line Correspondences and 1D Homographies 2010
[3]Camera Pose Estimation Using Images of Planar Mirror Reflections 2010
[4]Differential Spatial Resection - Pose Estimation Using a Single Local Image Feature 2008
[5]Camera Pose Estimation from Sequence of Calibrated Images 2013