Frame类是ORB-SLAM3中用于处理定频输入的每个图像的数据结构, 主要包括对图像的特征提取和双目立体匹配, 以及一些用于后续定位线程的辅助工作. #define FRAME_GRID_ROWS 48#define FRAME_GRID_COLS 64classFrame{public:Frame();Frame(constFrame&frame);// Constructor for stereo cameras.Frame(constcv::Mat&imLe...
在ORB的原始论文:ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF已经考虑到了特征点提取的多尺度问题,使用图像金字塔的方式对多个尺度的图像进行ORB特征提取。但是在ORB-SLAM系列中,为了让特征点分散更加均匀,ORB-SLAM的作者根据OpenCV的实现进行了修改,让特征点尽可能地分散到图片的整个区域而不是只有在纹理明显的区...
在ORB的原始论文:ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF已经考虑到了特征点提取的多尺度问题,使用图像金字塔的方式对多个尺度的图像进行ORB特征提取。但是在ORB-SLAM系列中,为了让特征点分散更加均匀,ORB-SLAM的作者根据OpenCV的实现进行了修改,让特征点尽可能...
ORB特征提取是ORB-SLAM3的核心步骤之一,以下是特征提取的关键代码: // src/ORBextractor.ccvoidORBextractor::operator()(InputArray _image, vector<KeyPoint>& _keypoints, OutputArray _descriptors){// 图像预处理Mat image = _image.getMat();assert(image.type() == CV_8UC1);// 检测FAST角点vector<Ke...
1.小葡萄:[ORB-SLAM2] ORB-SLAM中的ORB特征(提取) 2.FAST特征点检测 - ☆Ronny丶 - 3.Zhang Bin:传统计算机视觉中图像特征匹配方法的原理介绍(SIFT 和 ORB) 4.lowkeyway:(四十二)特征点检测-ORB 5.ORB-SLAM(一)简介 - 路游侠 6.特征点匹配--ORB算法介绍 - 程序园...
特征提取与匹配:ORB-SLAM3首先会对相机拍摄到的图像进行处理,提取出一些具有代表性的特征点,比如图像中那些明显的角点、边缘点等,这些特征点就像是图像中的“地标”。然后,在不同的图像帧之间寻找这些特征点的对应关系,也就是看哪些特征点是同一个物体上的点,这就像我们在不同角度看同一个地方,要找出那些是相同...
首先,在跟踪线程中采用了轻量化的YOLOv4(you only look once version 4)目标检测网络,对图像金字塔中的每一层图像进行处理,识别并移除动态特征点,进而提升位姿估计的精确度;其次,融合惯性测量单元的积分数据,提取关键帧中的相机内外参数信息,...
ORB-SLAM3是一种基于特征点的SLAM系统,支持单目、双目和RGB-D相机。它采用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)特征进行特征点提取和匹配,能够实时处理大规模场景,且具备高精度和鲁棒性。 二、源码结构总览 ORB-SLAM3的源码结构清晰,主要模块包括: Main:主程序入口。
一、ORB特征点提取与描述子生成 ORB-SLAM3使用Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)算法进行特征点提取和描述子生成。ORB算法在FAST角点检测的基础上引入了旋转不变性,通过计算角点周围的矩形区域的二进制描述子来表示特征点。 二、初始化与重定位 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,...