这是ORB-SLAM3的重定位模块, 当系统为RECENTLY_LOST状态时会执行此函数, 大致流程为: 从BoW数据库中搜索潜在的候选关键帧, 利用当前帧与关键帧中的特征匹配关系筛除匹配点少于15个的候选关键帧; 之后利用RANSAC和PnP算法进行位姿估计, 如果经过5轮RANSAC都无法获取足够一致的约束构建PnP优化, 则丢弃此关键帧; 基...
Frame类是ORB-SLAM3中用于处理定频输入的每个图像的数据结构, 主要包括对图像的特征提取和双目立体匹配, 以及一些用于后续定位线程的辅助工作. #define FRAME_GRID_ROWS 48#define FRAME_GRID_COLS 64classFrame{public:Frame();Frame(constFrame&frame);// Constructor for stereo cameras.Frame(constcv::Mat&imLe...
/*** @brief 单目初始化中用于参考帧和当前帧的特征点匹配* 步骤** Step 1 在半径窗口内搜索当前帧F2中所有的候选匹配特征点* Step 2 遍历搜索搜索窗口中的所有潜在的匹配候选点,找到最优的和次优的* Step 3 对最优次优结果进行检查,满足阈值、最...
这里也是一个提升点,ORB-SLAM2该模块如下图中的右边的图所示。 总结:即使在纯视觉下,ORBSLAM3的性能比ORBSLAM2的性能也是提升了很多 以下是不同的模块,使用的匹配算法的总结: ORB-SLAM2和ORB-SLAM3之间的对比 三、代码流程图 三、ORBSLAM3源码解读 3.1 ORB特征提取 ORB_SLAM3 算法框架解析_墙头玩飞车的博客...
一、ORB特征 1.1 FAST关键点 选取像素p,假设它的亮度为Ip; 设置一个阈值T(比如Ip的20%); 以像素p为中心,选取半径为3的圆上的16个像素点; 假如选取的圆上,有连续的N个点的亮度大于Ip+T或小于Ip-T,那么像素p可以被认为是特征点; 循环以上4步,遍历每一个像素执行相同操作。
首先,ORB-SLAM3 视觉前端做法采用特征点提取+描述子匹配特征点的方式。因为有描述子,所以对地图的维护很方便(包括重定位、闭环、全局优化)。尤其是对室内环境,当视觉上共视关系较多的时候,这种方法能很大程度上提高定 位精度和局部稳定性。但这种方式也有缺点,每帧图像都要提取特征点数量的描述子,比较浪费时间。在 ...
本文首先对ORB特征提取做一个详细的介绍,说清楚FAST关键点和BRIEF特征以及rBRIEF特征;然后说明白ORB-SLAM中为了将特征点尽可能均匀地分布到图像中进行的两种实现。 2ORB特征描述 论文:ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF 图像的特征描述一般有两个步骤: ...
ORBSLAM中对于特征点的匹配在不同情况下有不同的匹配方式。分为以下几种: 1.按照投影进行匹配 2.按照bow向量节点进行匹配 3.针对初始化地图点的匹配 4.针对单目三角化的匹配 5.基于相似矩阵的匹配 6.通过匹配来提出冗余地图点 一、首先看按照投影进行的匹配 ...
1.小葡萄:[ORB-SLAM2] ORB-SLAM中的ORB特征(提取) 2.FAST特征点检测 - ☆Ronny丶 - 3.Zhang Bin:传统计算机视觉中图像特征匹配方法的原理介绍(SIFT 和 ORB) 4.lowkeyway:(四十二)特征点检测-ORB 5.ORB-SLAM(一)简介 - 路游侠 6.特征点匹配--ORB算法介绍 - 程序园...
/root/autodl-tmp/ORB_SLAM3/Examples_old/Monocular-Inertial/mono_inertial_tum_vi.cc:219:92: error: ‘t1’ was not declared in this scope; did you mean ‘y1’? 219 | double ttrack= std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration>(t2 - t1).count(); ...