特征提取:使用ORB算法从待对齐的两幅图像中提取特征点及其描述子。 特征匹配:使用GMS算法对提取的特征点进行匹配,得到一系列匹配点对。 估计变换模型:使用RANSAC算法从匹配点对中估计图像间的变换模型,如仿射变换、透视变换等。 图像对齐:根据估计的变换模型,对一幅图像进行变换,使其与另一幅图像对齐。 三、ORB-GMS...
1. RANSAC方法; 2. 双向优化确定内点; 3. ORBSLAM2几何验证方法提纲; 4. 重定位。 RANSAC方法 ORBSLAM2中采用的RANSAC方法中,求解相对位姿的方法是Berthold K. P. Horn在1987年发表的文章”Closed-form solution of absolute orientation using unit quaternions“中所提出的。这是一篇非常厉害的文章,笔者在读这...
1.RANSAC算法介绍 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包...
在ORB-SLAM3中,采用RANSAC的方法,每次取8对匹配点,计算H(还有F,是一样的流程),然后用这个H对所有匹配点计算双向重投影误差,作为H好坏的评判。重复若干次,取其中最好的H。 给出RANSAC的通用流程(ORB-SLAM3中是个简化版的ransac) 随机从样本集S中选择s个样本,作为模型的一个示例 确定在该模型下属于内点(比如...
(2)使用RANSAC法,随机采取3对点(根据特征点的索引,获得当前帧中的路标点(局部建图时获得)及对应的闭环帧中的路标点(步骤(1)中获得)),计算两帧间的Sim3变换。一共迭代5次,如果有一次,获得的内点数大于20,就认为成功。 (3)根据Sim3变换,将闭环帧的路标点投影至当前帧中进行匹配。随后优化Sim3矩阵。
2、位姿计算:通过Horn+RANSAC方法初步计算两个关键帧之间的变换关系,之后将待吞并地图的地图点通过这个变换投射到当前关键帧Ka上,再利用引导匹配的方法获得更丰富的匹配并进行非线性优化,获得精确的变换。 3、地图点合并:将吞并地图的关键点变换到当前关键帧位姿下,融合重复的地图点。之后将两个地图的关键帧融合,重新...
前面解释了怎样对图像进行特征提取,而在ORB-SLAM中,初始化提取的特征点设定为一般图像帧的两倍,但是如果提取的特征点不够(<100)或者匹配对不够(<100),都要找新的两帧重新进行初始化。 一旦找到了满足要求的前后两帧图像,就利用RANSAC迭代同时计算基础矩阵F(八点法)和单应矩阵H(DLT),并通过计算重投影误差得到两...
ORB-GMS-RANSAC图像对齐 1#include <iostream>2#include <opencv2/core.hpp>//基础数据类型实现3#include <opencv2/highgui.hpp>//图像的输入输出4#include <opencv2/imgproc.hpp>//图像处理5#include <opencv2/flann.hpp>//快速最近邻匹配算法6#include <opencv2/calib3d.hpp>7#include <opencv2/feature...
本发明属于油田生产技术领域,具体涉及一种基于ORB和RANSAC的油相流速测量方法,1,根据FAST算法处理图像的数据信息,检测图像中的特征点;2,确定特征点的方向θ,根据改进的BRIEF算法描述步骤二中检测的特征点,使其描述子具有稳定性;3,根据Hamming距离对采集的多帧图像中特征点进行匹配,初步提取匹配点对;4,利用改进的...
接着,对每个备选关键帧轮流执行PnP算法[41]计算当前帧的位姿(RANSAC迭代求解)。如果我们找到一个姿态能涵盖足够多的有效点,则搜索该关键帧对应的更多匹配云点。最后,基于找到的所有匹配点对相机位置进一步优化,如果有效数据足够多,则跟踪程序将持续执行。