ORB-SLAM2的核心问题是将二维图像点匹配到三维点。首先,它使用FAST角点检测器来检测图像中的角点,并使用BRIEF描述符来描述每个角点。这些角点和描述符被称为ORB特征。 在ORB-SLAM2中,PnP(Perspective-n-Point)问题就是通过已知的二维图像点和三维场景点之间的对应关系,计算出相机的位姿变换。PnP算法的目标是最小化...
ORB算法主要包含两个关键步骤:特征点提取和特征点匹配。 特征点提取是ORB算法的第一步,它通过FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法检测图像中的角点。FAST算法是一种高效的角点检测算法,通过计算像素点邻域的灰度差来判断该点是否为角点。通过FAST算法检测到的角点通常具有旋转不变性,但缺乏尺度不变性和旋转...
ORB算法是一种基于FAST特征检测器和BRIEF描述子的特征提取方法,它具有旋转不变性和尺度不变性的优点。在特征提取之后,ORB-SLAM2-SSD-Semantic使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法进行特征匹配,通过计算特征描述子之间的相似度,选取一组最佳匹配特征点。 第二步:单目视觉定位 基于匹配的特征点,ORB-SLAM2-SSD-...
ORBSLAM2是非常经典且值得学习的开源SLAM框架,是特征点法的巅峰之作,定位精度极高。代码也非常整洁规范,其中包含很多实际应用中的技巧,非常实用 视频内容:ORBSLAM2简介、TUM数据集简介、安装运行方法、需要注意的地方等
ORB-SLAM2中原理简介 11.10 张启航 word上传公式有一些问题,所以上传如下图片:
大家好,计算机视觉life公众号推出的视频课程《全网最详细的ORB-SLAM2精讲:原理推导+逐行代码分析》正式上线啦! 关于课程的详细介绍和亮点见: 课程大纲 再总结下课程亮点: 1、超级走心的独家原理图,快速理解纷繁复杂的源码 2、硬核清晰的关键原理推导,直达问题本质 ...
(constvector<cv::Point2f> &vP1,constvector<cv::Point2f> &vP2){// 基本原理:见附件推导过程:// |x'| | h1 h2 h3 ||x|// |y'| = a | h4 h5 h6 ||y| 简写: x' = a H x, a为一个尺度因子// |1 | | h7 h8 h9 ||1...
ORB-SLAM3通过初始化来建立初始的地图和相机位姿。初始化过程中,系统首先通过ORB特征点匹配和RANSAC算法估计相机的运动,然后利用三角测量恢复出初始地图点的位置,并计算相机的位姿。在后续的重定位过程中,系统通过匹配当前帧的ORB特征点与地图点,计算相机位姿的变化来进行位姿估计和地图更新。 三、建图与跟踪 ORB-SLAM...
(2)在创建MapPoint点后至少可以在3个关键帧中观察到。 当然即使MapPoint满足以上条件,还是有可能会被删除,比如某个关键帧被删除、局部BA的outlier剔除等。 2.3、创建新的MapPoint 通过三角化当前关键帧在共视图(Covisibility Graph)中相邻的关键帧Kc的ORB特征点来创建新的MapPoint。对于关键帧Ki中为匹配的ORB特征点...