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计算机视觉（CV）中的视觉定位与外观检测技术解析
一、视觉定位（Visual Localization）的定义与技术原理
定义
视觉定位是一种通过摄像头或其他视觉传感器获取环境图像信息，并利用计算机视觉算法分析图像特征，从而确定自身或目标物体在三维空间中的位置和姿态的技术。其核心目标是为机器人、自动驾驶车辆等提供精确的空间感知能力。
技术原理
- 图像采集与预处理：通过摄像头捕获环境图像，并进行去噪、增强、畸变校正等操作。
- 特征提取：提取图像中的关键特征（如边缘、角点、纹理等），用于后续匹配与定位。
- 特征匹配：将实时提取的特征与预存的环境特征数据库或模板进行匹配，确定初步位置。
- 姿态估计：通过几何计算（如PnP算法）或深度学习模型，推导出相机或目标物体在三维空间中的位置和方向。
- 多传感器融合（可选） ：结合惯性导航（IMU）、激光雷达（LiDAR）等数据，提升定位鲁棒性。
典型算法：包括单目SLAM（如MonoSLAM、ORB-SLAM）、双目视觉定位，以及基于深度学习的端到端定位模型。