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...
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...
简单来说，通过一些特征提取算法，可以将图像中的特征点提取出来，然后将这些特征点当作单词，就可以使用Bag of Words模型了。图像Bag of Words词汇表的构建 通过离线对一大批数据进行特征点提取之后会得到非常多的特征点和特征描述符。通过对这些描述符进行K-mean/K-means++聚类，可以得到一批中心点，称为nodes。在...
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。
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...
直接方法不提取特征,而是直接使用图像中的像素强度,并通过最小化光度误差来估计运动和结构。LSD-SLAM[20]能够利用高梯度像素构建大比例尺半密集地图。然而,地图估计被简化为位姿图,精度低于PTAM和ORB-SLAM[2]。混合系统SVO[23],[24]提取FAST特征,使用直接方法逐帧跟踪特征和任何具有非零强度梯度的像素,并利用重投影...
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。