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...
一种方法是先计算单应矩阵H,再根据H恢复R、t;另一种方法是计算基础矩阵F,再根据F恢复R、t。至于选用哪种办法,ORB-SLAM3的做法是两种办法都算一遍,谁的得分高就用谁的结果。有了R、t,就可以进行三角化了。 另外还要介绍2d特征点的归一化策略,双向重投影误差来评判H或者F的优劣,RANSAC优化H、F,以及如何三角...
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。
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...
单目初始化流程图如下 计算H矩阵 * |x'| | h1 h2 h3 ||x| * |y'| = a | h4 h5 h6...
这会导致空间中其实在一个平面的点，原本可以计算出H，最后由于误差，使得计算出的H和最终想要的结果不...
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...
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...
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。
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!