仅运动BA优化相机姿态\mathbf{R} \in SO(3)和位置\mathbf{t} \in \mathbb{R}^3,其最小化世界坐标系中匹配的三维点\mathbf{X}^i \in \mathbb{R}^3与关键点\mathbf{x}^i_{(\cdot)}之间的重投影误差(关键点\mathbf{x}^i_{(\cdot)}是单目\mathbf{x}^i_m \in \mathbb{R}^2或者双目\mathbf...
软件篇-03-基于ORB_SLAM2手写SLAM稠密地图构建实现 本文使用的方法不是从内部修改ORBSLAM2源码以获取稠密点云,而是先从ZED2 sdk获取以摄像头坐标系为描述的三维点云/作为点云地图的一个子集,然后融合IMU与ORB_SLAM2进行实时定位,通过点云滤波,点云融合建图。 以上是在室内实验的demo,由于是纯双目,没有深度传感器...
注意,现在我们已经把坐标系的圆心设在了关键点上,那么灰度质心为 {c_x} = \frac{{\overbrace {\sum\limits_{x = - R}^R {\sum\limits_{y = - R}^R {x{I_{(x,y)}}} } }^{{m_{10}}}{{\underbrace {\sum\limits_{x = - R}^R {\sum\limits_{y = - R}^R {{I_{(x,y)}...
ORBSLAM2-中与特征提取及描述子计算相关的几个坐标系 下面涉及到的坐标系都是按照 像素平面坐标系的形式 设置的 特征点方向计算坐标系 预定义的描述子采样点 的坐标系 用于描述子计算的坐标系 在看ORBSLAM2的特征点和描述子计算时,对代码中有一部分计算涉及到的坐标究竟代表什么含义不是很清楚,后来弄明白了就在...
双目关键点由如下三个坐标系定义,Xs=(uL,vL,uR),在左侧图片中的像素为(uL,vL),uR为右侧图片中的水平坐标系。对于双目相机,在左右图片中都提取ORB特征,对于每一副左边ORB,我们都在右边图片中搜索一个匹配,假设双目纠正了图像,这就可以有效完成,以便极线是水平的。然后,我们用左边ORB的坐标系和右边匹配的水平坐...
双目关键点由如下三个坐标系定义,Xs=(uL,vL,uR),在左侧图片中的像素为(uL,vL),uR为右侧图片中的水平坐标系。对于双目相机,在左右图片中都提取ORB特征,对于每一副左边ORB,我们都在右边图片中搜索一个匹配,假设双目纠正了图像,这就可以有效完成,以便极线是水平的。然后,我们用左边ORB的坐标系和右边匹配的水平坐...
当我们选取点对的时候,是以当前关键点为原点,以水平方向为X轴,以垂直方向为Y轴建立坐标系。当图片发生旋转时,坐标系就要旋转一下。 在图1中,P为关键点。圆内为取点区域,每个小格子代表一个像素。现在我们把这块圆心区域看做一块木板,木板上每个点的质量等于其对应的像素值。根据积分学的知识我们可以求出这个密...
* 这里可以这样理解:世界坐标系原点记为W,关键帧1和关键帧2的相机光心分别记为O1 * O2. 根据Frame类中的有关说明,在世界坐标系下 这两帧相机光心的坐标可以记为: * O1=-Rw1*t1w * O2=-RW2*t2w * 那么 t12 本质上描述的是从O2 -> * O1相机光心所产生的位移,当在世界坐标系下的时候可以写成: t12...
对于RGB-D相机,正如Strasdat等人[8]所言,我们提取在图像通道上提取ORB特征点,。我们将深度值和已经处理的深度地图,和基线在结构光投影器和红外相机进行匹配,对每一帧的图像与右边图像的坐标系进行融合。这是kinect和华硕 Xtion 精度大约是8cm。 近双目特征点的定义是:匹配的深度值小于40倍双目或者RGB-D的基线,否则...
1、对每幅图像中的坐标进行平移,使图像中匹配的点组成的点集的形心(Centroid)移动到原点; 2、对坐标系进行缩放使得各个分量总体上有一样的平均; VoidInitializer::Normalize(constvector<KeyPoint> &vKeys,vector<Point2f> &vNormalizedPoints, cv::Mat &T){//1、计算特征点x、y的均值floatmeanX =0, meanY=...