Opencv中已经对ORB特征提取进行了实现:OpenCV-orb.cpp。在ORB的原始论文:ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF已经考虑到了特征点提取的多尺度问题,使用图像金字塔的方式对多个尺度的图像进行ORB特征提取。但是在ORB-SLAM系列中,为了让特征点分散更加均匀,ORB-SLAM的作者根据OpenCV
ORBSLAM2的主要特点在于他的所有工程实现都用到了ORB这个特征点提取方法,包括他实现的在线单目,双目以RGBD的SLAM,下面我们就看看他是怎么一步一步一步一步一步一步一步一步一步一步实现ORB特征的提取的。 理论部分: 关于ORB特征点的实现方法以及其工作原理,网上资料很多,大家可以广泛阅读,当然也要筛选正确的信息,...
目前,自己通过调用opencv的相关接口,想实现一个比较裸的SLAM系统,但是发现opencv在特征提取上的能力着实达不到slam的要求。 可以看到左边的opencv orb算法特征点比较集中扎堆,右边的分布均匀,这样自然,有用…
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...
代码地址:https://github.com/jiexiong2016/GCNv2_SLAM 出自:英国皇家理工学院 本文提出了一种基于深度学习的特征点和描述子提取算法,被命名于GCNv2。GCNv2是基于一个为三维射影几何而训练的网络GCN的改进版本。GCNv2被设计用于生成类似于ORB的特征描述子和特征点的算法,其可以很容易的替代ORB特征在ORB-SLAMv2中。
为了实现特征点在多个尺度下的匹配能力，ORB-SLAM采用了图像金字塔技术，对原始图像进行多级缩放，并在不同尺度的图像上进行特征点提取。这不仅确保了特征点具有尺度信息，还能在不同分辨率下实现高效匹配。在均匀分布ORB特征点的实现上，ORB-SLAM引入了两种方法：在ORB-SLAM1中，图像被平均分为与特征点数量...
利用局部自适应阈值方法提取ORB-SLAM特征点 李国竣I,徐延海"，段杰文I,韩石磊I (1.西华大学汽车与交通学院，四川成都610039；2.西华大学汽车测控与安全四川省重点 实验室，四川成都610039)摘要：智能驾驶乍辆的定位和建图是智能镯驶乍辆的关键技术之针对OBB-SLAM中的特征点提取为固左阈值的问题，本文提出J'一种...
简单的从零开始实现视觉SLAM理论与实践教程,使用Python实现。包括:ORB特征点提取,对极几何,视觉里程计后端优化,实时三维重建地图。Otsu二值化、贝叶斯滤波、快速连通域标记算法,带标记的目标跟踪实践 A easy SLAM practical tutorial (Python). 目录 特征提取 ...
使用语义分割将图像中的人分离出来,将原始图像中提取的ORB特征点落在人身上的剔除(用于SLAM的位姿估计). - wangzhaodong123/ORB_Segmentation
02 ORB特征提取 本系列视频是《视觉惯性 SLAM:理论与源码解析》作者录制,带领读者快速了解书中内容,并对重难点进行讲解。更多学习教程请登录 cvlife.net 查看#学习 #学习打卡 #知识点总结 #编程 - 计算机视觉life于20250312发布在抖音,已经收获了4.8万个喜欢,来抖音,