(2)ORB提取器内容2--计算每一层金字塔需要提取的点数:按照面积,把实现设置好的2000个特征点数量均匀地分配到各层图像上。 (3)ORB提取器内容3--记录FAST角点提取所用到的圆的坐标边界:这里半径为15,存储16个坐标边界(算上了中心点P(0,0),只表示1/4圆,其他3/4圆的坐标边界通过对称来获取),以中心点P作为(...
ORBSLAM2中在实现每一帧图像的金字塔时还做了很多处理来尽可能多的保留图像的信息。 就是下图的形式: 2.构建特征点分布八叉树 在进行特征点树的构建前,我们需要通过ORB特征提取出图像的特征点,这里既然用了金字塔结构,自然要对所有的图像都进行特征提取。 ORBSLAM首先将所有的金字塔图片沿着threshold的边界扩展了3。
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,...
【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
ORB-SLAM2代码详解02_特征点提取器ORBextractor.pdf,各成员函数/变量 构造函数: ORBextractor() 构建图像金字塔: ComputePyramid() 提取特征点并进行筛选: ComputeKeyPointsOctTree() 八叉树筛选特征点: DistributeOctTree() 计算特征点方向 computeOrientation() 计算特征
导致结果不一样的原因是有一些不稳定程序在里面。原始的OpenCV的ORB提取是稳定的，ORb SLAM里面加了Oct...
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...
函数void ORBextractor::ComputePyramid(cv::Mat image)逐层计算图像金字塔,对于每层图像进行以下两步: 1)先进行图片缩放,缩放到mvInvScaleFactor对应尺寸. 2)在图像外补一圈厚度为19的padding(提取FAST特征点需要特征点周围半径为3的圆域,计算ORB描述子需要特征点周围半径为16的圆域). ...
也不知道作者真实的意图是怎么样,或许就不想在图像边缘提取特征点,因为这些点都容易丢失,以上也只是我个人的看法。不知道修改后提取的特征点的描述子是否正确,在运行ORB-SLAM2的时候会不会出错,后续再验证。 PS: 可以看到,特征点出现了在小范围内聚集的情况,比如电脑屏幕的右下角好几个特征点不是那么完美地重叠...
导致结果不一样的原因是有一些不稳定程序在里面。原始的OpenCV的ORB提取是稳定的，ORb SLAM里面加了Oct...