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...
4)src/Frame.cc帧文件Frame::Frame(constcv::Mat&imLeft...){// 提取ORB特征点ExtractORB(0,imGray);}voidFrame::ExtractORB(intflag,constcv::Mat&im){// 用仿函数,重载了ORBextractor::operator() 进入特征点提取(*mpORBextractorLeft)(im,cv::Mat(),mvKeysLeft,mDescriptorsLeft);}( 5)src/ORBextr...
ORB-SLAM2是一个基于特征的方法,它对输入的图像提取出角点的特征,如下图所示: 在提取出特征后,所有输入的图片都会删除,系统剩下的处理流程都是基于这些特征进行的,和相机类型无关。 单目的预处理流程实现过程在cv::Mat GrabImageMonocular(const cv::Mat &im, const double ×tamp)函数中体现为:首先将im转...
提取特征点最重要的就是力求特征点均匀地分布在图像的所有部分,为实现这一目标,编程实现上使用了两个技巧: 1)分CELL搜索特征点,若某CELL内特征点响应值普遍较小的话就降低分数线再搜索一遍. 2)对得到的所有特征点进行八叉树筛选,若某区域内特征点数目过于密集,则只取其中响应值最大的那个. CELL搜索的示意图如...
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...
ORBSLAM2的主要特点在于他的所有工程实现都用到了ORB这个特征点提取方法,包括他实现的在线单目,双目以RGBD的SLAM,下面我们就看看他是怎么一步一步一步一步一步一步一步一步一步一步实现ORB特征的提取的。 理论部分: 关于ORB特征点的实现方法以及其工作原理,网上资料很多,大家可以广泛阅读,当然也要筛选正确的信息,...
单个地图点观测到的关键帧数量 特征提取时间 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。
综上所述,基于ORB-SLAM2去除动态特征点的代码包括动态物体检测、动态特征点标记、动态特征点剔除和同步地图更新等步骤。这些步骤可以在ORB-SLAM2的特征点提取阶段进行扩展和修改,以兼容动态物体的存在。通过引入动态物体检测和去除代码,我们可以提高ORB-SLAM2在动态环境下的定位和地图构建的准确性。©...
【从零开始学习SLAM ORB_SLAM2 ORB_SLAM3 】博客全部文章汇总 https://blog.csdn.net/qq_21950671/article/details/124528362
最后一步：提升抗噪能力。ORB在计算描述子时使用周围5×5的patch灰度信息，进行滤波处理，提高了描述子的抗噪性。ORB-SLAM的改进主要集中在FAST角点提取步骤。该系统通过动态调整阈值、利用四叉树划分图像等方法，提高了特征分布的均匀性，有效避免了特征扎堆现象。此策略有助于提升SLAM精度、闭环识别性能，...