ORB特征提取是ORB-SLAM3的核心步骤之一,以下是特征提取的关键代码: // src/ORBextractor.ccvoidORBextractor::operator()(InputArray _image, vector<KeyPoint>& _keypoints, OutputArray _descriptors){// 图像预处理Mat image = _image.getMat();assert(image.type() == CV_8UC1);// 检测FAST角点vector<Ke...
定位跟踪模块由Tracking::GrabImageStereo()中对Track()函数的调用引出, Track()实现了ORB-SLAM3提供的各种定位接口的封装, 本文就其中几个比较核心的函数模块进行分析(已用高亮填充标记), 这部分内容是前端的最后一部分, 在此基础上就能够进行很多改进了. ...
computeDescriptors() 对图像的特征提取是通过Tracking::GrabImageStereo中调用的Frame()实现的, 这里再次给出各个核心函数间的调用关系. 本文就专注于ORB-SLAM3的特征提取模块, 主要是递归分析Frame()调用的各个函数实现. 在开始阅读本文前, 最好事先阅读合集的整体架构篇[源码分析]: ORB-SLAM3双目视觉方案——整体...
mpMap, mpKeyFrameDatabase, strSettingsFile, mSensor);//Tracking线程的初始化; mptLocalMapping = new thread(&ORB_SLAM2::LocalMapping::Run,mpLocalMapper);//LocalMapping线程的初始化; mptLoopClosing = new thread(&ORB_SLAM2::LoopClosing::Run, mpLoopCloser);//LoopClosing线程的初始化; mptViewer...
ORB-SLAM3解读分析ORB-SLAM3的研究历史 2015年,研究通过多线程实现的基于特征点的实时单目SLAM系统,发表论文与源码ORB-SLAM。 2016年,团队给原有的ORB-SLAM系统加入了双目和RGB-D相机支持,并发表论文与源码命名为ORB-SLAM2。 2017年,团队在系统中加入了IMU约束,发表论文,但代码未开源。清华大学王京同学对其进行了...
mpMapDrawer:ORBSLAM跑起来以后维护左边那个点云和关键帧位置的图; mpTracker、mpLocalMapper、mpLoopCloser:跟踪、局部图优化、闭环。 所以system只做两件事:加载词袋、建立论文里所描述的那三个线程(这才是ORB_SLAM的核心)。 三个线程分别在Tracking.cc、LocalMapping.cc、LoopClosing.cc里,关键帧数据管理在KeyFram...
第一行是词汇文件, 这个大家应该都一样. 在闭环检测或者重定位的时候,为了orb-slam检测两帧是否相似的依据就是词袋模型. ORBvoc.txt 内存储的就是训练好的词典.具体可以阅读视觉词袋DBoW的相关论文 第二行是视频文件的参数,包括相机内参, 每秒帧数, orb-slam采用fast角点,那么,如何判断像素显著差异的阈值,也在该...