ORB-SLAM中并没有使用OpenCV的实现,因为OpenCV的版本提取的ORB特征过于集中,会出现扎堆的现象。这会降低SLAM的精度,对于闭环来说,也会降低一幅图像上的信息量。具体的对ORB-SLAM的影响可以参考我的另一篇文章 杨小东:[ORB-SLAM2] ORB特征提取策略对ORB-SLAM2性能的影响 ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。
Frame 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...
ORB-SLAM2是一个基于特征的方法,它对输入的图像提取出角点的特征,如下图所示: 在提取出特征后,所有输入的图片都会删除,系统剩下的处理流程都是基于这些特征进行的,和相机类型无关。 单目的预处理流程实现过程在cv::Mat GrabImageMonocular(const cv::Mat &im, const double ×tamp)函数中体现为:首先将im转...
ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。 最简单的一种方法是把图像划分成若干小格子,每个小格子里面保留质量最好的n个特征点。这种方法看似不错,实际上会有一些问题。当有些格子里面能够提取的数量不足n个的时候(无纹理区域),整幅图上提取的特征总量就达不到我们想要的数量。严重的情况下,SLAM就会跟丢喽 参...
ORB-SLAM的特征提取方式主要包括以下步骤: 1.检测关键点:使用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法在图像中检测关键点。 2.描述关键点:对每个关键点分配方向和旋转角度,并使用BRIEF描述子对关键点进行描述。 3.提取特征:从关键点中提取特征,包括位置、方向、旋转角度和BRIEF描述子等信息。 回环检测方式主要包括...
ORB在计算描述子时使用周围5×5的patch灰度信息，进行滤波处理，提高了描述子的抗噪性。ORB-SLAM的改进主要集中在FAST角点提取步骤。该系统通过动态调整阈值、利用四叉树划分图像等方法，提高了特征分布的均匀性，有效避免了特征扎堆现象。此策略有助于提升SLAM精度、闭环识别性能，并确保全图特征量满足需求，...
GCNv2-tiny是较小版本的GCNv2,从第二层开始,feature map的数量被减小了一半。采用GCNv2-tiny的GCN-SLAM可以在TX2上以40Hz运行。(ORB-SLAM中台式机上特征提取大概30多ms,可以达到30fps,构图部分大概380ms—460ms,但是前段和后端独立运行) 实验结果 目的不是测试其优于ORB-SLAM2,而是:...
参考TUM1.yaml文件中的参数,每一帧图像共提取1000个特征点,分布在金字塔8层中,层间尺度比例1.2,计算下来金字塔0层大约有217个特征点,7层大约有50个特征点。这样有一个比较直观的概念。 提取特征点使用FAST,但是ORB中的FAST加入了旋转信息,也就是去计算特征点的角度,同时加入了尺度信息,也就是计算在多层金字塔中...
一、通俗易懂理解图像金字塔特征点数目、灰度质心圆索引 1.参考资料: [1] ORBSLAM2 source code 2.主要函数: //特征点提取器的构造函数ORBextractor::ORBextractor(int_nfeatures,//指定要提取的特征点数目float_scaleFactor,//指定图像金字塔的缩放系数int_nlevels,//指定图像金字塔的层数int_iniThFAST,//指定初...
接下来，让我们详细探讨ORB-SLAM中特征点提取的实现，包括FAST关键点与BRIEF特征，以及rBRIEF特征的引入。FAST关键点检测利用了快速角点检测的思想，通过比较像素与其周围像素的差异性来识别角点，其核心为Segment Test。机器学习的方法用于确定最佳的点检查顺序，通过决策树在训练集上进行学习，以高效识别角点。