在MLPnPSolver中,同时采用了RANSAC(Random Sample Consensus,重采样一致性算法)算法,RANSAC是一种鲁棒估计方法,其也采用了多次迭代求解,每次迭代随机选择一定数量的匹配3D2D点对进行求解,并统计内点(求得的位姿进行匹配点映射后误差在一定小的范围内)的数量,最后选择内点数量最多的为最后的位姿优化结果。 Optimizer类的...
RANSAC算法的阈值设定为一个非常低的值，施加严格的条件以确保正确匹配，并保证准确匹配点对的质量。在Li...
RANSAC是“RANdom SAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果;为了提高概率必须提高迭代次数。 2.2.2 RANSAC算法基本假设 (1)数据由“局内点”组成,例如:数据的分布可以用一些模...
RANSAC:将图像中的外点刨除 外点会极大影响计算结果 多次迭代拟合保留内点 BA优化:e = z - h(T, p) z为像素坐标 T为相机位姿(外参)对应的李群 p为三维点坐标 优化变量:R、t和p坐标 已知:z sim3:用三对关键帧对应的地图点进行位姿求解(包括旋转矩阵、平移矩阵、尺度变换) 6|0算法实现 6|1tracking线程...
一、算法原理解析 ORB-SLAM2针对PnP问题,使用了RANSAC, EPnP两种算法共同求解位姿 Tcw 。为了得到更加准确的值,在RANSAC算法框架下迭代使用EPnP算法,最后获得误差最小的 Tcw。 RANSAC步骤---cv::Mat iterate() 该算法详解可查看RANSAC算法, 步骤1:粗求位姿mTcw---double compute_pose() 在3D-2D匹配点中随机选取...
作业1.使用OpenCV实现ORB算法对图像的特征提取,并完成特征匹配; 作业2.根据RANSAC计算并分解基础矩阵,求解相机位姿R,t,完成求解代码。 作业3.深入理解IMU预积分和VIO的基本原理,手写主要的数学公式。 作业4.多视图几何算法的公式推导与代码实现,如对极几何、PnP和ICP方法。
ORB-SLAM使用RANSAC(Random Sample Consensus)算法来进一步筛选匹配点对,剔除错误匹配。使用RANSAC算法需要定义一个误差模型,通常是重投影误差模型。 重投影误差模型用于描述一个3D点经过相机投影到2D图像上的像素坐标与对应的特征点像素坐标之间的差异。ORB-SLAM使用尺度不变的图像坐标来表示特征点的像素坐标,而相机坐标...
我们使用RANSAC计算变换,使Km局部窗口中的地图点与的地图点对齐. 在纯单目或者单目惯性中,地图还不成熟时,我们计算∈Sim(3),或者∈SE(3).在这两种情况下,我们使用Horn算法.使用三个3D-3D匹配的最小集合来找到的每个假设.某个假设中,通过对Ka中的地图点进行变换后,如果在中实现一个重投影误差低于某个阈值,则...
(1)通过词袋加速算法实现当前帧、闭环帧的特征点的匹配,建立闭环帧的路标点和当前帧的特征点间的联系。 (2)使用RANSAC法,随机采取3对点(根据特征点的索引,获得当前帧中的路标点(局部建图时获得)及对应的闭环帧中的路标点(步骤(1)中获得)),计算两帧间的Sim3变换。一共迭代5次,如果有一次,获得的内点数大于...