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...
当图像1中的一名男士与图像2中的所有女士进行交流后(特征匹配),有其中一位好感度比较高(匹配分数高于匹配阈值),那么就牵手成功了。这时,图像1中剩余5名男士自然无法匹配已经被选择的那名女士。相反,如果所有女士都对其好感度较低(匹配分数低于匹配阈值),则说明牵手失败。(即匹配失败) 确定最优匹配 ORBSLAM2中将...
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...
其核心是使用 ORB (Orinted FAST and BRIEF) 作为整个视觉 SLAM 中的核心特征。 ORB-SLAM 基本介绍 ORB-SLAM 基本延续了 PTAM 的算法框架,但对框架中的大部分组件都做了改进, 归纳起来主要有 4 点: ORB-SLAM 选用了 ORB 特征, 基于 ORB 描述量的特征匹配和重定位, 都比 PTAM 具有更好的视角不变性。此外...
初始化提取的特征点是追踪时候的好几倍,同时由于无法知道相机位姿变化大小,一般确定候选匹配点时画圆的半径会比较大,逐像素匹配代价过高。ORB-SLAM2在提取完特征点后,将特征点划分到不同的网格中,搜索的时候以网格为单位搜索。具体过程为: 在圆的范围内划分网格 ...
ORB_SLAM2中的Sim3变换 对于双目、RGB-D相机,可获得深度,因此不存在尺度问题,因此Sim3中的尺度s=1。 (1)通过词袋加速算法实现当前帧、闭环帧的特征点的匹配,建立闭环帧的路标点和当前帧的特征点间的联系。 (2)使用RANSAC法,随机采取3对点(根据特征点的索引,获得当前帧中的路标点(局部建图时获得)及对应的...
ORB-SLAM2的特征提取时间为10.24±2.64 ms,OpenCV的特征提取时间为9.11±2.82 ms。两者差别不大。 总结 ORB-SLAM2中的ORB特征提取方法相对于OpenCV中的方法,提高了ORB-SLAM2的轨迹精度和鲁棒性。增加特征提取的均匀性可以提高系统精度,但是似乎会降低特征提取的重复性。
该方法利用ORB特征描述子在汉明空间中的局部外观相似性建立初始对应关系,并引入局部图像运动平滑性的约束来提高匹配精度。在匹配过程中,首先利用KNN算法快速建立初始一对多的特征点对应关系,然后通过阈值过滤法将一对多的对应关系转换为一对一匹配对。接下来,利用基于网格的运动统计方法(GMS)根据匹配点邻域的匹配数量区分...
作用:利用基本矩阵F12,在两个关键帧之间未匹配的特征点中产生新的3d点 pKF1 关键帧1 pKF2关键帧2 F12 基础矩阵 vMatchedPairs 存储匹配特征点对,特征点用其在关键帧中的索引表示 bOnlyStereo 在双目和rgbd情况下,要求特征点在右图存在匹配 SearchBySim3(KeyFrame *pKF1, KeyFramepKF2, vector<MapPoint> &vp...
ORB特征提取分为FAST角点检测和BRIEF描述符生成两个步骤。FAST角点检测能够快速检测图像中的角点,BRIEF描述符生成能够生成二进制描述符。ORB特征匹配使用了基于汉明距离的二进制描述符匹配算法,将特征点与地图中的特征点进行匹配,从而实现图像的定位和建图。 3. 基于ORB-SLAM2的建图技术 ORB-SLAM2通过三个线程分别...