ORB_SLAM2 一直初始化无法建图 使用orb_slam2跑自己数据时,一直初始化无法建图。需要改两个bug 第一个bug 将src文件夹下的Initializer.cc 892行 if(cosParallax<0.99998){ vbGood[vMatches12[i].first]=true; } 1. 2. 3. 改为 if(cosParallax<0.99998){ vbGood[vMatches12[i].first]=true; nGood++...
ORB-SLAM提出一种自动初始化流程,能够根据场景自动的选择模型(Homography or Fundamental),当初始化质量不好的时候则延迟初始化。 本文对初始化过程中的诸多细节进行了总结。 本文属于个人记录,比较乱。 1. 初始化流程 Step 0. 选定一个参考帧,提取ORB特征 选择标准:提取到的ORB特征数量足够多>100个 Step 1. 匹...
初始化需要两帧,第一帧为参考帧,这两帧的特征点数都得大于100,跟踪器用mvbPrevMatched来接管参考帧的特征点。 并用参考帧、sigma:1.0 、iterations:200注册了初始器,如果当前帧特征点太少,重新构造初始器,因此只有连续两帧的特征点个数都大于100时,才能继续进行初始化过程。 随后我们注册了一个ORB匹配器,这个匹...
然后奇异值分解方法计算4个运动解,然后就像上文中叙述的一样,我们将四个解用于三角化特征点,以选择正解。 第三阶段:三角化测量初始的特征点云深度,进而获得点云地图。 一旦恢复出两帧之间位姿(单目无尺度),就可以求解匹配点对的深度(无尺度),求解时可以以任意一帧为基坐标系,由于这里是要以做SLAM,所以以第一...
如果嫌这张图不够清晰的话,可以点击 ORB-SLAM2 程序导图链接(文首)查看清晰全图 PS:从中上图我们可以看到,在恢复出两帧之间的相对运动后,程序中还要使用 Tracking::CreateInitialMapMonocular() 来建立初始化的地图。这部分在论文里几乎没有笔墨提到,但在程序里需要很大篇幅来实现。这个细节就反映了我在本系列博文...
地图初始化 01 图像帧筛选 ORBSLAM2使用连续两帧图像进行系统初始化,得到F或H矩阵,从而恢复相机姿态R和t,进而计算得到初始地图点;因此,对初始化所用连续两帧图像具有较高要求; mpInitializer:初始化器,根据满足要求的连续两帧图像计算F或H矩阵,重建相机姿态,计算地图点深度; ...
1、SLAM入门之视觉里程计(3):两视图对极约束 基础矩阵 2、SLAM基础知识总结 五、总结 单目方案的初始化过程再梳理一下: 对极约束是原理基础,从物理世界出发描述了整个视觉相机成像、数据来源以及相互关系的根本问题,其中印象最深的是把搜索匹配点的范围缩小成一段极线,大大加速了匹配过程。
初始化的目标是确定基础尺度和构建初始地图，为后续工作做准备。选择合适的尺度，并确保初始化地图合理，标志着初始化工作的完成。这一部分代码直接简洁，唯一需要注意的是尺度选择应采用深度中位数归一化，而非平均数。至此，ORB-SLAM的初始化部分解析完毕。如有不足之处，欢迎各位提出宝贵意见。期待您的...
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