最近在学习SLAM十四讲,教材中是c++语言,于是用python复现了一下,利用SIFT和ORB对同一组图片的特征匹配对比实验,未添加NMS,今天一起看篮球赛,吃鸡公煲,一起散步很开心,2.24夜。 #代码如下 #插入图片 img1 =…
前端的图像处理通过分析摄像头捕获的帧来识别特征点或兴趣点。算法或神经网络人脸或物体检测技术试图找到属于一组确定项目的事物,而视觉SLAM则不同,它没有这样一组预定义的项目。此外,SLAM会逐帧跟踪对象。这个过程很复杂,因为代理(可能也包括对象)是移动的,而且对象的外观在每一帧中都会发生变化,变得模糊、光照改变,...
当然在实时性大为提升的基础上,匹配性能也在一定程度较SIFT与SURF算法降低。但是,在图像Two Views匹配对之间变换关系较小时,能够匹配性能逼近SIFT算法,同时计算耗时极大降低。ORB算法实时性在移动端设备上提供很好的应用,当下比较流行SLAM中采用较多的ORB-SLAM算法主要就是青睐于ORB算法实时性同时匹配精度并不差。 论文对...
cd ORB_SLAM3 chmod +x build.sh ./build.sh 一般上面这样子就没问题了。如果报错,打开build.sh文件如下。也可以一条一条的执行,看问题处在那里。我的主要是eigen3的安装导致找不到eigen3的库。最后反复安装eigen3的不同版本,找到3.3.1是可以的。eigen3 安装发现,3.3.0 以前的版本会缺少eigen3config.cmake...
11home/ttwang/ORB_SLAM2/rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_360 12 131)associate.py将放在/ORB_SLAM2/Examples/RGB-D/目录下面 142)打开终端,进入associate.py所在目录 153)执行:python associate.py home/ttwang/ORB_SLAM2/rgbd_dataset_freiburg2_pioneer_360/rgb.txt home/ttwang/ORB_SLAM2/rgbd_dataset_fr...
接下来就从零开始搭建开发环境,在UBUNTU上运行ORB-SLAM需要一些支持包: 1、git sudo apt-get install git 2、cmake sudo apt-get install cmake 3、Pangolin sudo apt-get install libglew-dev libpython2.7-dev git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git ...
git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git oRB_SLAM2 cd ORB_SLAM2 修改编译 线程数(不然编译时可能会卡住): vim build.sh 最后make -j 改成 make -j4 加执行权限 sudo chmod 777 build.sh 安装 ./build.sh 双目测试 在http://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualiner...
安装orb_slam首先需要安装依赖库 安装Pangolin sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install cmake sudo apt-get install libpython2.7-dev sudo apt-get install ffmpeg libavcodec-dev libavutil-dev libavformat-dev libswscale-dev git clonehttps://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git ...
(Check the output to verify selected python version) cmake --build build -t pypangolin_pip_install 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 10 然后ubuntu 20.04 需要进行一些修改建议直接clone fork版本: git clone -b feat/ubuntu20.04 https://github.com/kin_zhang/ORB_SLAM3.git ...
ORB-SLAM3的源码包自带DBoW2 and g2o,编译时会自动安装。不用管。 Python sudo apt install libpython2.7-dev 1. boost 官网 下载之后解压 tar -xzvf boost_1_81_0.tar.gz 1. 解压之后进入解压出来的文件夹 然后执行这个脚本 sudo ./bootstrap.sh ...