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...
Part 01 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...
该函数在一个独立线程中运行,持续更新显示内容,并渲染当前的SLAM状态,帮助用户直观地观察SLAM系统的运行情况。 九、总结 ORB-SLAM3通过模块化设计,实现了高效的特征点提取、跟踪、局部地图管理和回环检测。本文详细解析了其核心源码,包括主程序入口、特征点提取与匹配、姿态估计与跟踪、局部地图管理、回环检测与闭环优化...
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...
1.特征提取:ORBSLAM3使用FAST特征检测器提取图像中的关键点,并使用BRIEF描述子对关键点进行描述。通过关键点的提取和描述,可以获得图像中的特征点。 2.特征匹配:ORBSLAM3使用ORB描述子对特征点进行匹配,通过计算描述子的相似度判断关键点之间的匹配关系。通过特征点的匹配,可以获得两个图像之间的相对位姿。 3.运动估...
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...
ORB-SLAM3特征点随机性问题的解决 即使是在同一数据集的同一张图像上,在不同时刻运行ORB-SLAM3,提取的特征点位置或数量都会存在一定随机性。比如我们要在第0帧上提取10000个特征点,第一次运行时,系统提取了10002个,第二次运行可能就变成了10004个。虽然这种微小的差异不会对系统运行产生影响,但会给调试带来不便...
大多数立体SLAM系统假设立体帧被校正,即两个图像都被转换为使用相同焦距的针孔投影,图像平面共面,并且与水平对极线对齐,从而可以通过查看另一图像中的同一行来容易地匹配一个图像中的特征。然而,校正立体图像的假设是非常限制的,并且在许多应用中既不适合也不可行。例如,校正发散立体对或立体鱼眼相机将需要严重的图像...
将Superpoint特征点提取模块整合到系统中,并将其作为唯一的表示形式贯穿始终。此外,在复杂环境中,传统的特征匹配方法经常表现出不稳定性,导致跟踪和建图质量的下降。然而,最近基于深度学习的特征匹配方法的进步已经显示出在复杂环境中实现改进匹配性能的潜力。这些方法利用场景的先验信息和结构细节来增强匹配的有效性。