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360°分成30个bin,每个bin的范围是12°。对于图像1和图像2任意两个对应匹配特征,我们计算其二者主方向的夹角。根据夹角的大小确定在哪个角度范围里,并将特征索引存入对应bin中。 我们统计每个bin中...
分别计算这些特征点描述子与上一帧待追踪地图点的最优描述子距离,找到最小距离对应的特征点,作为上一帧待追踪地图点在该帧中的匹配点。最后进行匹配筛选(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...
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 遍历圆形区域内所有网格,没有特征点的跳过,有特征点...
ORBSLAM2特征提取与匹配.pdf,ORBSLAM2特征提取与匹配 1特征提取 特征提取包括关键点提取与描述子计算两部分。 特征提取模块位置: 特征提取模块入口: 函数定义如下: 这里用到操作符重载,实际函数定义为: 其中输入参数是灰度图,输出参数是图像的所有关键点和对应描述子
ORB_Feature 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 ...
首先,建立图像金字塔,对每层图像金字塔进行网格划分,提取特征点,对每个网格中的特征点引入四叉树策略进行筛选,得到均匀的特征点;其次,在特征匹配阶段引入GMS算法剔除误匹配;最后,根据位姿估计和关键帧构建稠密点云地图.通过TUM数据集上的实验验证,结果表明改进算法的匹配数比原ORB-SLAM2算法增加了18.36%,匹配用时减少...
1、本次直播系统梳理ORB-SLAM2前七章的重难点,包括:特征提取/匹配、图结构、地图初始化、跟踪、局部建图。帮助大家理清代码流程。参考下面大纲图。方便学习后续的章节。 2、统一回答一些常见的知识点疑问。 3、直播间答疑。 直播观看地址: 1、直播可以在「计算机视觉life」小鹅通、哔哩哔哩、视频号同步观看。微信扫描...
ORB-SLAM(一)简介 有步骤统一使用图像的ORB特征。ORB特征是一种非常快速的特征提取方法,具有旋转不变性,并可以利用金字塔构建出尺度不变性。使用统一的ORB特征有助于SLAM算法在特征提取与追踪、关键帧选取、三维重建...;3D,存在尺度漂移,因此是相似变换),RANSAC计算内点数) 融合三维点,更新各种图图优化(传导变换矩阵...
发布于 2022-10-27 22:11 ORB-SLAM2 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 其他方式登录 未注册手机验证后自动登录,注册即代表同意《知乎协议》《隐私保护指引》...