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...
ORB-SLAM中并没有使用OpenCV的实现,因为OpenCV的版本提取的ORB特征过于集中,会出现扎堆的现象。这会降低SLAM的精度,对于闭环来说,也会降低一幅图像上的信息量。具体的对ORB-SLAM的影响可以参考我的另一篇文章 杨小东:[ORB-SLAM2] ORB特征提取策略对ORB-SLAM2性能的影响 ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。
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...
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,...
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。
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...
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，并确保全图特征量满足需求，避免了丢失追踪问题。
ORB-SLAM2是一种基于ORB特征的单目、双目和RGB-D摄像头的实时稀疏SLAM方法,具有实时性强、精度高的特点。本文将对ORB-SLAM2的特征提取与建图技术进行深入研究。 2. ORB特征提取与匹配 ORB特征是一种旋转不变、尺度不变的二进制描述符,具有高效计算和匹配的优势。ORB特征提取分为FAST角点检测和BRIEF描述符生成两...
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
特征提取和建图是实现机器人环境理解的关键技术。本文基于ORB-SLAM2,通过对ORB特征提取与建图技术的深入研究和实验验证,探索了该方法在实际环境中的有效性。 1.引言 随着机器人技术的快速发展,自主导航和环境建图技术成为机器人应用中的重要研究领域。特征提取与建图是机器人环境理解的核心任务,能够帮助机器人实现...