初始对应关系生成:使用KNN算法快速生成大量的一对二关联特征点对,然后利用阈值过滤方法根据最近邻距离与次近邻距离的比例评估匹配质量,将一对二关联特征点对转换为一对一匹配对,得到初始匹配对。 假匹配去除:利用图像运动平滑性的特点,即正确匹配特征点周围匹配点密度更高,统计每个匹配点邻域内的匹配点数量,数量低于阈...
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...
(即匹配失败) 确定最优匹配 ORBSLAM2中将360°分成30个bin,每个bin的范围是12°。对于图像1和图像2任意两个对应匹配特征,我们计算其二者主方向的夹角。根据夹角的大小确定在哪个角度范围里,并将特征索引存入对应bin中。 我们统计每个bin中保存的索引数量,取数量最多的前三个bin作为最终的匹配对结果。其他的匹配对...
分别计算这些特征点描述子与上一帧待追踪地图点的最优描述子距离,找到最小距离对应的特征点,作为上一帧待追踪地图点在该帧中的匹配点。最后进行匹配筛选(剔除误匹配):(1)匹配描述子距离小于阈值。(2)这里的匹配还计算了第二最优匹配点(描述子距离第二小),目的是计算第一匹配点/第二匹配点的比率(小于1),当...
本文研究了改进ORB特征匹配的视觉SLAM定位算法。首先概述了视觉SLAM的基本原理和ORB特征匹配的重要性。接着,针对现有ORB特征匹配算法在复杂环境下的局限性,提出了改进策略。这些改进旨在提高特征点的稳定性与准确性,并优化匹配过程的效率。文章探讨了如何结合多尺度分析与动态阈值设定以增强特征提取的鲁棒性,并通过实验验证...
对两幅图像进行特征提取,可选的特征点种类有很多,不同的特征点计算方式和提取方式也各不相同。 本案例中采用的是ORB特征点,其关键点是改进的FAST角点,改进之处在于计算了特征点的主方向进而增加了旋转不变特性;描述子采用的是改进的BRIEF描述子,改进之处在于使用了之前计算的关键点方向信息。
本文通过OpenCV演示了两帧图像的ORB特征提取与特征匹配过程，整理总结了程序中的关键知识点，并进行了详尽注释。在特征点选择上，ORB采用改进的FAST角点，优化在于计算关键点主方向，增强了旋转不变性；描述子则采用了改进的BRIEF，利用之前计算的方向信息，提升了匹配精度。案例中，选取公开数据集中两张图像...
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...
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 ...
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