在基于特征点的视觉SLAM系统中,特征匹配是数据关联最重要的方法。特征匹配为后端优化提供初值信息,也为前端提供较好的里程计信息,可见,若特征匹配出现问题,则整个视觉SLAM系统必然会崩掉。因此,本系列将特征匹配独立成一讲进行分析。 ORBSLAM2中的匹配流程如下所述: 1. 计算当前帧描述子对应的BOW向量; 2. 设置匹配...
opencv与ORB SLAM提取orb特征点比较 在ORBSLAM中,通过四叉树的方式存储关键点,使得图像上特征点分布均匀,便于追踪。此次实验分别用opencv接口和ORBSLAM实现特征点的提取,效果图如下: 实现程序: CMakeList.txt: 注意:CMake会将当前源文件的文件名赋值给DIR_SRCS,再指示该变量中的源文件需要编译成一个名为keypoint11...
分别计算这些特征点描述子与当前地图点最优描述子的距离,找到最小距离对应的特征点,作为当前地图点在该帧中的匹配。匹配筛选(剔除误匹配):(1)匹配描述子距离小于阈值。(2)这里的匹配还计算了第二最优匹配点(描述子距离第二小),目的是计算第一匹配点/第二匹配点的比率(小于1),当比率大时说明第二匹配点和第一...
2.特征匹配: |—— MonocularInitialization(); // 单目初始化函数 |—— int nmatches = matcher.SearchForInitialization(...) // 一、特征匹配 (1)提取匹配点:在当前帧图像中,以参考帧特征点坐标为圆心,r(这里是100)为半径搜索匹配点,选出最优和次优两个点(描述子之间的距离最小和次小的); ...
第一次特征匹配:计算初始位姿 + BA只优化位姿(优化位姿过程中对内点和外点根据进行区分 如果g2o :: chi2误差较大 此边的值和和其他边不符 认为是外点)如果内点数量达不到要求 进行第二次特征匹配 第二次特征匹配:通过投影的方式将关键帧中未匹配的地图点投影到当前帧中, 生成新的匹配 重复上述操作 ...
在mono_tum.cc的main函数中,对SLAM系统初始时(主要创建了SLAM系统,初始化了各个线程,为能够处理每帧图片做准备)。 ORB_SLAM2::SystemSLAM(argv[1],argv[2],ORB_SLAM2::System::MONOCULAR,true); 在类System()类的构造函数里,进行了字典文件的加载。
描述子匹配器DescriptorMatcher用于特征匹配,"Brute-force-Hamming"表示使用汉明距离进行匹配。 **///第一步,检测Oriented Fast角点位置chrono::steady_clock::time_point t1=chrono::steady_clock::now(); detector->detect(img_1, keypoints_1);//对参数1图像进行特征的提取,并存放入参数2的数组中detector->det...
1、说明 此程序是将ORB-SLAM2代码中的ORB特征提取部分拿出来单独测试,并结合GMS算法进行特征匹配。 (https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2) (https://github.com/JiawangBian/GMS-Feature-Matcher) 2、系统和依赖库: 使用ubunttu16.04和OpenCV3.3.1进行的代码测试 ...
师兄:是的,除了冗余因素外,还有一个重要的影响就是会影响位姿的解算,特征点在空间中分布的层次越多,越均匀,那么特征匹配越能精确地表达出空间的几何关系。极端来说,比如所有特征点都集中在了一个点,那么我们是无法计算出相机的位姿的。也就是说,特征点分布太过集中,会影响 SLAM 的精度。
一、通俗易懂理解图像金字塔特征点数目、灰度质心圆索引 1.参考资料: [1] ORBSLAM2 source code 2.主要函数: //特征点提取器的构造函数ORBextractor::ORBextractor(int_nfeatures,//指定要提取的特征点数目float_scaleFactor,//指定图像金字塔的缩放系数int_nlevels,//指定图像金字塔的层数int_iniThFAST,//指定初...