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...
1.运行环境:Ubuntu20.04;2.融合ORB-SLAM3和YOLOv7,实时检测动态目标获取动态目标框,将框内属于动态物体的ORB特征点剔除,保留框内其余的静态点;3.运行效果:基于TUM的walking_rpy数据集,目前只检测人,可以剔除绝大部分人身上的特征点,并且保留框内其余特征点。
然后提取特征点的描述子(ORB-SLAM 采用),匹配特征点;此处,还可以采用光流追踪的方法; (3) 对 IMU 得到的多组 IMU 数据进行预积分,计算出两帧图像对应的 IMU 位置和 速度;
为了实现特征点在多个尺度下的匹配能力,ORB-SLAM采用了图像金字塔技术,对原始图像进行多级缩放,并在不同尺度的图像上进行特征点提取。这不仅确保了特征点具有尺度信息,还能在不同分辨率下实现高效匹配。在均匀分布ORB特征点的实现上,ORB-SLAM引入了两种方法:在ORB-SLAM1中,图像被平均分为与特征点数量...
ORB特征 1.1 FAST关键点 选取像素p,假设它的亮度为Ip; 设置一个阈值T(比如Ip的20%); 以像素p为中心,选取半径为3的圆上的16个像素点; 假如选取的圆上,有连续的N个点的亮度大于Ip+T或小于Ip-T,那么像素p可以被认为是特征点; 循环以上4步,...
使用Superopint进行特征提取,基本框架如图2所示。 ▲图2|Superpoint基本架构©️【深蓝AI】编译 特征提取基本使用的是Superpoint框架,该文章使用了一种自适应的特征点得分阈值设定方式,针对normal场景和challenging场景,会自适应的去调整阈值参数,自适应阈值机制考虑了两个因素:intra-feature relationship 和 inter-frame...
实际上更准确的描述是特征集合转Bag of Words。需要先用特征点检测器提取特征点,然后用特征描述器计算...
GCNv2+ORBSLAM3+线特征融合代码分享群:835390885, 视频播放量 107、弹幕量 0、点赞数 3、投硬币枚数 2、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 920647590, 作者简介 ,相关视频:【SLAM】HI-SLAM2:几何敏感的单目高斯SLAM重建,SLAM,ROS小车,学院门楼三维扫描点云成图,三维