3、这个id对应的深度图//输入 4、这个图片上提取的所有orb特征 //输入 5、所有orb特征对应的描述子 //输入 理解:这里就是对帧的属性进行赋初始值,利用传入的参数分别对帧的属性进行赋值。 //特征匹配 //FeatureMatching(vframe[0].GetAllDescriptors(), vframe[1].GetAllDescriptors(), matches); 参数: 1、...
然后构造视图这个对象,设置它的名字并把点云装入里面进行展示。 对应C哥该部分内容代码的理解:叶培楚-小C酱油兵:ORB-SLAM2——(七)ORBSLAM特征点的三角化(已征求本人同意)
ORB算法是一种计算机视觉中常用的特征点描述子提取算法,它可以在图像中提取出关键点,并将这些关键点转化为具有独特性质的描述子,以便于后续的图像匹配、物体识别等应用。通过学习ORB算法,我们可以更好地理解计算机视觉中的特征提取技术,并在实际应用中得到广泛的应用。
根据上面的类比,还有我那抽象派的苹果,应该可以对ORBSLAM2中的ORB特征提取做的事情有个大概的了解。 这里需要提一下的是原生态的ORB特征提取的方法,他主要是通过阈值条件选出所有满足条件的ORB描述子,然后计算所有描述子的响应强度并排序M,根据输入要求的特征点数量N,取M中前N个描述子,即响应值最大的前N个描述...
使用深度学习提取特征点的SLAM系统已经很多了,典型工作就是GCN-SLAM和SuperPoint-SLAM。感觉深度学习特征点相较传统ORB、SIFT这类特征点,主要优势在于重复性和鲁棒性,特征点的精度明显提升。缺点就是需要GPU,模型前向推理和NMS的计算本身也非常耗时。而且深度学习特征点的泛化性很差,也很难学习旋转不变性,在大旋转变化...
特征点实际上包含两种类型: 一种是只有关键点(interested point),典型的如FAST这类角点; 还有一类就是基于角点的位置,利用其邻域信息对其进行描述,得到描述子,SLAM中常用的主要是这类描述子,比如SIFT, SURF, ORB等。 >>特征提取的缺陷: 直接对图像提取特征点,通常会出现特征点扎堆的现象。显然,对于图像纹理多的地...
# 使用ORB算法进行特征提取orb=cv2.ORB_create()# 检测关键点和描述子keypoints_left,descriptors_left=orb.detectAndCompute(gray_left,None)keypoints_right,descriptors_right=orb.detectAndCompute(gray_right,None) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ORB_create:创建一个 ORB 特征检测器 ...
orb特征步骤: oFast提取步骤: 色相 饱和度 亮度 1.FAST算法实现的具体步骤如下: (1)在图像中任选一点p, 假定其像素(亮度)值为 Ip。 (2)以p点为中心,以3为半径画圆,圆上有16个像素,如图所示。 (3)定义一个阈值。计算p1、p9与中心p的像素差,若它们绝对值都小于阈值,则p点不可能是特征点,直接丢弃;否则...
机器人视觉 移动机器人 VS-SLAM ORB-SLAM2 深度学习目标检测 yolov3 行为检测 opencv PCL 机器学习 无人驾驶 - GitHub - yuandm/MVision at 931bb40367ec7c5937cfb0261b4a3361a091c532
6.2 模型建立 本任务所使用的单目RGB 的视觉SLAM 算法,由3+1 个平行线程 组成,包括ORB 特征提取、跟踪、局部建图和全局BA 优化。 ORB 特征提取包括特征点提取和特征点描述。特征点提取需要先 经过粗提取,然后使用机器学习的决策树算法进行初筛选,再使用非 极大值抑制算法去除临近位置多个特征点的问题。为每一个...