ORB-SLAM中并没有使用OpenCV的实现,因为OpenCV的版本提取的ORB特征过于集中,会出现扎堆的现象。这会降低SLAM的精度,对于闭环来说,也会降低一幅图像上的信息量。具体的对ORB-SLAM的影响可以参考我的另一篇文章 杨小东:[ORB-SLAM2] ORB特征提取策略对ORB-SLAM2性能的影响 ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。
为了提取出的特征点能够在多个尺度进行匹配,ORB特征提取采用图像金字塔的方式,将原始图像以一定层级缩放,在缩放后的图像后进行特征点提取(角点检测+描述子)。然后将所有特征点坐标放缩回原始分辨率图像坐标。这样得出的特征点就具有了尺度信息。Opencv-ORB-imagePyramid ORB-SLAM 均匀分布的ORB特征点 ORB-SLAM中对于图像...
为了提取出的特征点能够在多个尺度进行匹配,ORB特征提取采用图像金字塔的方式,将原始图像以一定层级缩放,在缩放后的图像后进行特征点提取(角点检测+描述子)。然后将所有特征点坐标放缩回原始分辨率图像坐标。这样得出的特征点就具有了尺度信息。Opencv-ORB-imagePyramid 3...
ORB_SLAM2::System SLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::MONOCULAR,true); 就可以将每一帧图像送往跟踪函数,如下是单目SLAM主函数调用跟踪函数的代码: 1 2 3 // Examples/Monocular/mono_kitti.cc line:84 // Pass the image to the SLAM system SLAM.TrackMonocular(im,tframe); TrackMonocular()...
ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。 最简单的一种方法是把图像划分成若干小格子,每个小格子里面保留质量最好的n个特征点。这种方法看似不错,实际上会有一些问题。当有些格子里面能够提取的数量不足n个的时候(无纹理区域),整幅图上提取的特征总量就达不到我们想要的数量。严重的情况下,SLAM就会跟丢喽 ...
orb slam特征提取方式回环检测方式 ORB-SLAM的特征提取方式主要包括以下步骤: 1.检测关键点:使用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法在图像中检测关键点。 2.描述关键点:对每个关键点分配方向和旋转角度,并使用BRIEF描述子对关键点进行描述。 3.提取特征:从关键点中提取特征,包括位置、方向、旋转角度和BRIEF...
ORB-SLAM给出的时间统计,ORB提取单帧耗时11ms,基本能达到30fps。 ORB-SLAM耗时统计 BRIEF描述子 在特征点邻域随机选择(高斯分布)256对点坐标,比较点1与点2大小,小于取1,大于取0,构成256位二进制,即为描述子。通常用uchar*存储二进制描述子,16个字节,8位。
ORB-SLAM是一种被广泛采用的基于相机的SLAM,因为它具有鲁棒性和准确性。ORB-SLAM可检测具有加速分段检验(oFAST)定向特征的关键点,并描述具有旋转二进制鲁棒独立基本特征(rBRIEF)的关键点。ORB-SLAM利用oFAST和rBRIEF (ORB)功能进行跟踪、映射和位置识别任务。ORB特征对旋转和照明变化具有鲁棒性。从图像中提取ORB特征是...
ORB-SLAM 它是由三大块、三个流程同时运行的。第一块是跟踪,第二块是建图,第三块是闭环检测。 跟踪(Tracking) 这一部分主要工作是从图像中提取 ORB 特征,根据上一帧进行姿态估计,或者进行通过全局重定位初始化位姿,然后跟踪已经重建的局部地图,优化位姿,再根据一些规则确定新关键帧。