ch7 特征点法视觉里程计 ch8 直接法视觉里程计 ch9 project ch10 Ceres and g2o,后端优化1 ch11 g2o and gtsam,位姿图优化 ch12 DBoW3,词袋方法 ch13 稠密地图构建 引用格式: 高翔, 张涛, 颜沁睿, 刘毅, 视觉SLAM十四讲:从理论到实践, 电子工业出版社, 2017...
SlamBookExercisesAnalysis 高翔《视觉SLAM十四讲》课后习题解析 如何将作业上传至git ? 1.先将工程文件克隆到本地,在终端输入: git clonehttps://github.com/hyx007/SlamBookExercisesAnalysis.git 2.打开工程文件,在终端输入: cd SlamBookExercisesAnalysis ...
7、机器学习 ｜ 优秀Tensorflow开源项目汇总（上）：机器学习 ｜ 优秀Tensorflow开源项目汇总（上）8、SL...
我整理了Github上面的一些关于CV、SLAM、三维重建、姿态估计、图像检索、机器学习等开源项目与框架如下: 1、计算机视觉 | 优秀实用的OpenCV开源项目汇总:计算机视觉 | 优秀实用的OpenCV开源项目汇总 2、计算机视觉 | YOLO开源项目汇总:计算机视觉 | YOLO开源项目汇总 3、三维重建开源项目大汇总:建议收藏 | 三维重建开源...
github下载慢很多文档下着下着就XX了,网络上也提供了很多方法,都有一定的可行性。 个人觉得国内凌晨4点到早上9点之前直接使用git clone或浏览器下载即可。 但是大部分时候都是在5kb/s到30kb/s之间的速度,如何办呢?使用uGet吧。 速度还不错吧,400kb/s+。
视觉SLAM十四讲学习笔记:第一讲,第二讲 1.SLAM是什么? SLAM (Simultaneous Localization and mapping) ,中文译作”同时定位与地图构建“。它是指搭载特定传感器的主体,在没有环境先验信息的情况下,于运动过程中建立环境的模型,同时估计自己的运动。 SLAM的目的是解决”定位“与”地图... ...
opencv SGM影像匹配 opencv slam 这一节的第一部分使用opencv提取关键点、计算描述子、匹配特征点第二部分则根据前面的原理,写一个简单的计算描述子、匹配特征点的算法(都是SLAM十四讲的源码,第二部分源码中有段错误,不能直接运行,需要修改),经过比较发现,使用opencv的算法效率较低第一部分和第二部分中算法运行所...
About 视觉SLAM 十四讲 随书代码练习。Mac。 Topics slam Resources Readme Activity Stars 11 stars Watchers 3 watching Forks 6 forks Report repository Releases No releases published Packages No packages published Languages Makefile 63.3% C++ 19.3% CMake 10.7% C 6.5% Python 0.2% ...
Aug 26, 2017 ch9 删除map,简化代码 Aug 28, 2017 CMakeLists.txt 单目稠密重建初始化 Sep 6, 2017 README.md Update README.md Sep 18, 2017 视觉slam十四讲第一版第二次印刷勘误.xlsx 更新勘误表 Sep 13, 2017 SlamBook 视觉slam十四讲学习
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