3) 说了ORB-SLAM为什么要同时计算基础矩阵F和单应矩阵H的原因:这两种摄像头位姿重构方法在低视差下都没有很好的约束,所以提出了一个新的基于模型选择的自动初始化方法,对平面场景算法选择单应性矩阵,而对于非平面场景,算法选择基础矩阵。 4)说了ORB-SLAM初始化容易失败的原因:(条件比较苛刻)在平面的情况下,为了...
因为H矩阵提供了点到点的映射关系P_b^I = H_{ba}P_a^I,这是一种很强的约束关系,在许多需要完成像素级别替换的任务中,H矩阵的重要性就显现出来了,这个话题以后有机会再说。另外,求解H矩阵最少只需要四对匹配点,可以很方便的使用DLT求解。 接下来讲H矩阵的求解,虽然DLT看上很简单,很好使,"really nice gu...
关键步骤在于归一化处理。归一化对于DLT至关重要，能有效解决其对相似变化的敏感性。在DLT算法中，归一化不可或缺，不可忽视。ORBSLAM2实现了相关算法，展示了优秀作品的实现过程。
mpORBextractorRight = new ORBextractor(nFeatures,fScaleFactor,nLevels,fIniThFAST,fMinThFAST);// 在单目初始化的时候,会用mpIniORBextractor来作为特征点提取器//单目初始化时要求的特征点数是平时的2倍if(sensor==System::MONOCULAR) mpIniORBextractor = new ORBextractor(2*nFeatures,fScaleFactor,nLevels...
在ORB-SLAM 点云地图中,主要使用了适用于平面场景的单应性矩阵 $H$ 和适用于非平面场景的基础矩阵 $F$,以完成相机的位姿初始化。程序通过一个评分规则来选择适合的模型,以恢复相机的旋转矩阵 $R$ 和平移矩阵 $t$。 对极几何(Epipolar Geometry)描述的是两幅视图之间的内在射影关系,与外部场景无关,只依赖于摄...
表示单应矩阵。基础矩阵表示了同一个点在不同视角下的关系，满足,表示基础矩阵。初始化的时候，这种两视图几何可以有两种表示方法，这两种方法适用于不同的情况(有平面，非平面情况)。如相机俯视地面时可以近似为平面的情况。室外平视时存在很多近点以及无穷远点，可以视为非平面情况。
1, 计算基础矩阵和单应矩阵,加快运算速度 目的:从两个矩阵中选取最佳来恢复最开始两帧之间的相对姿态,并进行三角化得到初始地图点 2. 整个系统运行比较随机,三大模块处理顺序不确定 原因:关键帧是贯穿整个系统的血脉,跟踪线程不产生关键帧,建图和回环线程基本处于空转状态,但是跟踪线程产生关键帧的频率和时机也不是...
平台活动 第三期:一起来学SLAM上周分享了ORB-SLAM相机位姿初始化的两种方式基础矩阵,本质矩阵,单应性矩阵讲解,本周主要讲解图像的FAST角点和ORB特征点的理论知识。相信接触过视觉SLAM的小伙伴一定不陌生!
开两个线程同时计算两个矩阵,在多核处理器上会加快运算速度 因为系统的随机性,各个步骤的运行顺序是不确定的 Tracking线程不产生关键帧时,LocalMapping和LoopClosing线程基本上处于空转的状态。 而Tracking线程产生关键帧的频率和时机不是固定的,因此需要3个线程同时运行。LocalMapping和LoopClosing线程不断循环查询Tracking...
参考视觉SLAM Self-augmented Convolutional Neural Networks 运动估计 motion estimation 面部变形 face morphing 三维重建方面的视觉人物 2 匹配/跟踪 Matching & Tracking 参考 参考 参考 2.c 时空匹配 Space-time matching 参考 参考 2.e 轮廓匹配 Contour matching ...