1.1特征点 1.2ORB特征 1.3特征匹配 2.实践一:OpenCV的ORB特征 3.实践二:手写ORB特征 参考资料 一个SLAM系统分为前端和后端,前端也称为视觉里程计 视觉里程计根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动(主要分为两大类算法:特征点法和直接法),给后端提供较好的初始值 这里主要介绍特征点法相关内容 1.特征点法 1.1特征点 图像特
1、读者理解这篇文章介绍了一种基于多级细匹配策略的特征匹配方法,称为KTGP-ORB。该方法利用ORB特征描述子在汉明空间中的局部外观相似性建立初始对应关系,并引入局部图像运动平滑性的约束来提高匹配精度。在匹配…
在ORB-SLAM2中，投影匹配是一种关键的技术，它通过将地图点从一帧投影到另一帧来进行特征点的匹配。这种方法在多个应用场景中被使用，如恒速模型跟踪、局部地图跟踪、重定位跟踪和闭环线程。通过假定或估计的位姿，这些地图点被投影到当前帧或关键帧的附近区域，并在该区域内进行特征匹配。▍ 投影匹配的基本原理 投...
在Relocalization和LoopClosing中进行匹配的是在很多帧关键帧集合中匹配,属于Place Recognition,因此需要用DBow,而投影匹配适用于两帧之间,或者投影范围内(局部地图,前一个关键帧对应地图点)的MapPoints与当前帧之间。 intORBmatcher::SearchByProjection(Frame &CurrentFrame, KeyFrame *pKF,constset<MapPoint*> &sAlready...
ORBSLAM中对于特征点的匹配在不同情况下有不同的匹配方式。分为以下几种: 1.按照投影进行匹配 2.按照bow向量节点进行匹配 3.针对初始化地图点的匹配 4.针对单目三角化的匹配 5.基于相似矩阵的匹配 6.通过匹配来提出冗余地图点 一、首先看按照投影进行的匹配 ...
对于同步定位与建图(SLAM)中主流的特征点法,特征匹配是估计相机运动的关键,然而在特征匹配过程中存在图像特征的局部特性、误匹配等问题,成为视觉SLAM的瓶颈。此外,特征点法生成的稀疏地图只能用于定位,无法满足更高层次的需求。针对ORB-SLAM3中ORB特征点匹配效率低且未能生成稠密地图的问题,提出一种改进的ORB-GMS匹配...
ORB-SLAM algorithm framework 2 SURF算法原理由于传统ORB算法使用的是FAST算法来检测图像中的角点,而FAST最大的问题在于无法保证检测到的角点具有尺度信息,因此特征点不具有尺度不变性。当图像中特征点的尺度发生较大的变化时,传统ORB算法会产生非常大的误匹配,匹配效果较差,如图3所示。单目视觉SLAM的特征点容易发生较...
ORBSLAM2特征提取与匹配.pdf,ORBSLAM2特征提取与匹配 1特征提取 特征提取包括关键点提取与描述子计算两部分。 特征提取模块位置: 特征提取模块入口: 函数定义如下: 这里用到操作符重载,实际函数定义为: 其中输入参数是灰度图,输出参数是图像的所有关键点和对应描述子
1、说明 此程序是将ORB-SLAM2代码中的ORB特征提取部分拿出来单独测试,并结合GMS算法进行特征匹配。 (https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2) (https://github.com/JiawangBian/GMS-Feature-Matcher) 2、系统和依赖库: 使用ubunttu16.04和OpenCV3.3.1进行的代码测试 ...
1、本次直播系统梳理ORB-SLAM2前七章的重难点,包括:特征提取/匹配、图结构、地图初始化、跟踪、局部建图。帮助大家理清代码流程。参考下面大纲图。方便学习后续的章节。 2、统一回答一些常见的知识点疑问。 3、直播间答疑。 直播观看地址: 1、直播可以在「计算机视觉life」小鹅通、哔哩哔哩、视频号同步观看。微信扫描...