以下是ORB-SLAM的主要原理: 1.特征点提取:在图像中提取特征点,这些特征点包括角点、边缘等明显的视觉特征。 2.特征点匹配:通过描述符对特征点进行匹配,以确定图像之间的对应关系。 3.相机位姿估计:通过相邻图像之间的特征点匹配,使用非线性优化方法估计相机的位姿。 4.地图构建:根据相机位姿和特征点信息,构建环境...
ORB-SLAM1只能针对单目相机数据进行处理;ORB-SLAM 2 增加了对于双目和RGB-D相机的处理,在回环检测模块增加了Full Global BA的处理;ORB-SLAM 3则增加了对于IMU融合的支持,兼容鱼眼相机模型,并且增加了Altas多地图的支持;同时,回环检测为了支持多地图的模式,提供了一种叫Welding BA的优化方式。ORB -SLAM的作者将上述...
简单来说它的深度成像原理是主动立体红外成像,不是传统意义上理解的双目RGB相机成像,这点需要注意一下。传统的双目立体视觉的原理和人眼感觉深度的原理类似,左右两个相机(已知空间关系)同时对场景进行拍摄,空间中的同一点在两个相机的成像上有不同的像素坐标,由于两相机之间的空间变换关系事先已经确定,所以可以利用三角...
ORB_SLAM中定义的pattern //下面就是预先定义好的随机点集,256是指可以提取出256位的描述子信息,每个位由一对点比较得来;4=2*2,前面的2是需要两个点(一对点)进行比较,后面的2是一个点有两个坐标staticintbit_pattern_31_[256*4] ={8,-3...
ORB_SLAM3原理源码解读系列(2) 初始化特征匹配 1.1 查找候选特征点: 因为单目初始化的两帧是连续的,且初始化的两帧的速度一般不快,两帧差距不大,因此这里的候选关键帧采用最简单的紧邻搜索。如图所示: 假设特征点在Frame1中的位置为A(x,y)。那么Fram...
ORB-SLAM的稠密重建原理主要分为以下几个步骤: 1.特征提取与匹配:ORB-SLAM使用FAST特征检测器和BRIEF特征描述子来检测和描述图像中的特征点。这些特征点可以通过帧间的特征匹配来跟踪相机的运动。 2.深度估计:为了获取场景中特征点的深度信息,ORB-SLAM使用了多种技术,例如基于双目视觉的立体匹配、单目图像中的视差估...
论文:ORB-SLAM2原理详解 前言 介绍 算法流程 启动四个线程 Tracking(等待帧) Local Mapping(等待关键帧) Loop Closing(等待关键帧) Viewer(启动,需要绘制时调用) 1、特征点追踪(Tracking) Tracking线程主要做以下两件事:(1)估计每一帧相机的位姿,(2)选择新的关键帧。
ORB-SLAM稠密重建的基本原理是通过稀疏重建得到的相机位姿和特征点,结合深度图像或者稠密光流,进一步生成稠密的三维点云。 步骤一:稀疏重建 稀疏重建是ORB-SLAM的核心功能之一,它通过特征点的匹配和三角化,得到相机的位姿和稀疏的三维点云。ORB-SLAM使用ORB特征描述子进行特征点的提取和匹配,并通过RANSAC等方法去除错误...
orbslam图像增强 retinex图像增强算法原理 文章目录 Retinex理论 单尺度Retinex算法实现流程 多尺度MSR(Multi Scale Retinex) 尺度的选择 最近在做糖尿病眼视网膜血管提取,发现用Retinex图像增强算法对原图像进行处理可以得到较好的效果。便对Retinex算法进行了详细梳理。