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特征描述符。然后对这些特征描述符进行Bag of Words。 每一个特征可以通过词汇树找到最终的一个node,这个node的投票加1。对所有特征执行这个操作这后就得出了words的直方图。这个直方图就是Bag of Words。 这里的特征集合是指一张图片中的所有特征点的描述子。
假设共视关系阈值为1,在上面这个例子中,只要和当前帧有共视关系的帧都需要更新边,由于在这之前,关键帧只和地图点之间有连接关系,和其他帧没有连接关系,要构建共视图(以帧为节点,以共视关系为边)就要一个个更新节点之间的边的值。(mit->first)->AddConnection(this,mit->second)的含义是更新其他帧Fi和当前帧F1...
一、ORBSLAM3 Mono例子简介 ORBSLAM3是由西班牙特鲁埃拜多公立大学的Raúl Mur-Artal等人开发的算法,是ORBSLAM系列算法的最新版本。相比于前几个版本,ORBSLAM3在定位精度和鲁棒性上都有了显著的提升。它的核心思想是将局部地图和全局地图相结合,通过建立关键帧和特征点的数据库,实现实时的定位和地图构建。 二、ORBSL...
在单目-惯性配置中，ORB-SLAM3比MSCKF、OKVIS和ROVIO的精度高5-10倍，比VI-DSO和VINS-Mono的精度高两...
如果没有报错的话,就是安装成功了,这里我们可以通过一个小例子测试: cd build/examples/HelloPangolin./HelloPangolin 这里呢,是进入到了build/examples/HelloPangolin文件夹下,运行了一个HelloPangolin的示例。效果如下(是一个立方体): 我个人这一步并没有报错,如果有人报...
将图片分割为64*48大小的栅格,并将关键点按照位置分配到相应栅格中,从而降低匹配时的复杂度,实现加速计算。举个例子: 当我们需要在一条图片上搜索特征点的时候,是按照grid搜索还是按照pixel搜索好?毫无疑问,先粗(grid)再细(pixel)搜索效率比较高。 这也是Frame::GetFeaturesInArea函数里面用的方法,变量mGrid联系了...
Initializer::Initializer(const Frame &ReferenceFrame, float sigma, int iterations) 参数:参考帧(第一帧), 误差, 迭代次数 操作:读取参考帧的相机模型, 内参, 去畸变的特征点等传入参数 初始化:并行的计算前后两帧的本质矩阵和基础矩阵,选出来评分高的恢复旋转和平移 ...
举个例子 （来自维基百科Bag of Word）：文本1：John likes to watch movies. Mary likes movies too...
某种程度上,省内市与市之间的距离决定了一个省份发展的关键,其中安徽就是最好的例子。 互联网那些事 地方 3万家4S店、40多万修理厂何时“回血”?丨年中十大观察 在这个全面放开以及提振消费信心的回暖之年,汽车后市场的复苏却不及预期,整个行业陷于集体焦虑。 AC汽车 汽车后市场 汽车出行 27岁的《碟中谍》,能...
接下来我们将以RGB-D SLAM作为例子来介绍ORB-SLAM开源方案中所用到的方法 RGB-D SLAM分为以下三个线程,第一个是图像追踪线程(主线程)作为视觉里程计的Tracking线程,第二个为临时地图构建LocalMapping线程,第三个为回环检测LoopClosing线程,第四个为观测器线程Viewer(根据参数而定,可有可无)在接下来的几个章节中...