什么情况下对极几何约束会不成立？
问题一：什么情况下对极几何约束会不成立？
答案摘要：对极几何约束在以下情况下不成立：纯旋转运动时，当相机基线长度为0时，或者当两个相机的成像平面平行时。在这些情况下，对极几何约束无法提供准确的几何关系。
问题二：为什么使用5张相移和7张互补格雷码的图像标定dlp结果错误？
答案摘要：使用5张相移和7张互补格雷码的图像标定dlp，结果错误。可能的原因有两个。首先，相移周期和互补格雷码的偏移量可能没有正确对应，导致像平面坐标计算错误。其次，互补格雷码可能错位，需要确保投影仪的分辨率是格雷码数量的倍数。如果投影仪分辨率不满足条件，可以生成更高分辨率的格雷码并进行裁切。
问题三：如何将目标检测的结果和场景流估计结合？
答案摘要：目标检测的结果可以和场景流估计结合，可以通过多任务框架将两个任务统一到一个网络框架中。例如，一种方法是使用pillarflownet，它同时进行lidar场景流估计和目标检测，并实现了实时性和精度的提升。另外，还可以先进行目标检测，然后将检测结果输入到场景流估计中进行进一步处理。这种方法的时间复杂度可能较高，但可以实现物体状态检测。还可以在两帧点云数据上标注出目标框的位置信息，然后在输出中可视化标记的场景流，以实现物体运动状态检测。
问题四：在垃圾分拣分类抓取中，使用目标检测算法和6d位姿估计算法能结合吗？是否有一种能直接同时完成目标检测和6d位姿估计的网络？哪种技术路线比较可行？
答案摘要：两种技术路线都是可行的。一种是将目标检测算法和6d位姿估计算法分开处理，并在后处理中进行结合。另一种是使用一些能同时完成目标检测和6d位姿估计的网络，如yolo+anygrasp，或结合常见的目标检测算法（如yolo、faster r-cnn、ssd）和6d位姿估计算法（如deepim、posecnn）。具体哪种路线更可行，可以根据实际情况和实验结果来选择。
问题五：现在有批量的深度图和与之对应的彩色图，如何去做位姿估计和重建？所用的设备是利用苹果的前置深度相机获取的人头部图像。
答案摘要：关于使用深度图和彩色图进行位姿估计和重建的问题中，一种方法是建议直接跑基于深度图的structure from motion (sfm) 算法，而一种方法是可以使用支持深度图的sfm算法，如colmap和orbslam。还提到了一些rgbd slam算法，例如rtabmap、bundle fusion、elastic fusion和snake slam等。对于开发类似app的任务，有人推荐利用luma.ai路线，或者尝试使用现成的3d scanner app。对于重建结果，建议可以尝试photogrammetry路线，或者直接利用rtabmap进行rgbd slam。同时，也提到了使用基于深度图的位姿估计算法，例如基于pointnet改进的算法，以及其他一些深度学习方法，如deepim和pvnet。有关基于深度图的位姿估计的文章也得到了推荐。总体而言，可以根据具体需求和实验结果选择适合的方法。
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问题二：为什么使用5张相移和7张互补格雷码的图像标定dlp结果错误？
答案摘要：使用5张相移和7张互补格雷码的图像标定dlp，结果错误。可能的原因有两个。首先，相移周期和互补格雷码的偏移量可能没有正确对应，导致像平面坐标计算错误。其次，互补格雷码可能错位，需要确保投影仪的分辨率是格雷码数量的倍数。如果投影仪分辨率不满足条件，可以生成更高分辨率的格雷码并进行裁切。
问题三：如何将目标检测的结果和场景流估计结合？
答案摘要：目标检测的结果可以和场景流估计结合，可以通过多任务框架将两个任务统一到一个网络框架中。例如，一种方法是使用pillarflownet，它同时进行lidar场景流估计和目标检测，并实现了实时性和精度的提升。另外，还可以先进行目标检测，然后将检测结果输入到场景流估计中进行进一步处理。这种方法的时间复杂度可能较高，但可以实现物体状态检测。还可以在两帧点云数据上标注出目标框的位置信息，然后在输出中可视化标记的场景流，以实现物体运动状态检测。
问题四：在垃圾分拣分类抓取中，使用目标检测算法和6d位姿估计算法能结合吗？是否有一种能直接同时完成目标检测和6d位姿估计的网络？哪种技术路线比较可行？
答案摘要：两种技术路线都是可行的。一种是将目标检测算法和6d位姿估计算法分开处理，并在后处理中进行结合。另一种是使用一些能同时完成目标检测和6d位姿估计的网络，如yolo+anygrasp，或结合常见的目标检测算法（如yolo、faster r-cnn、ssd）和6d位姿估计算法（如deepim、posecnn）。具体哪种路线更可行，可以根据实际情况和实验结果来选择。
问题五：现在有批量的深度图和与之对应的彩色图，如何去做位姿估计和重建？所用的设备是利用苹果的前置深度相机获取的人头部图像。
答案摘要：关于使用深度图和彩色图进行位姿估计和重建的问题中，一种方法是建议直接跑基于深度图的structure from motion (sfm) 算法，而一种方法是可以使用支持深度图的sfm算法，如colmap和orbslam。还提到了一些rgbd slam算法，例如rtabmap、bundle fusion、elastic fusion和snake slam等。对于开发类似app的任务，有人推荐利用luma.ai路线，或者尝试使用现成的3d scanner app。对于重建结果，建议可以尝试photogrammetry路线，或者直接利用rtabmap进行rgbd slam。同时，也提到了使用基于深度图的位姿估计算法，例如基于pointnet改进的算法，以及其他一些深度学习方法，如deepim和pvnet。有关基于深度图的位姿估计的文章也得到了推荐。总体而言，可以根据具体需求和实验结果选择适合的方法。
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