ORB-SLAM中并没有使用OpenCV的实现,因为OpenCV的版本提取的ORB特征过于集中,会出现扎堆的现象。这会降低SLAM的精度,对于闭环来说,也会降低一幅图像上的信息量。具体的对ORB-SLAM的影响可以参考我的另一篇文章 杨小东:[ORB-SLAM2] ORB特征提取策略对ORB-SLAM2性能的影响 ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。
所以ORB特征,就是两部:1 定位,O,2 旋转并建立描述子,RB。 这个跟SIFT的两步一样。 其实ORB可以和SIFT用于一样的场景,只不过ORB更快一些,所以,在机器人,无人车就采用了ORB. 我们先来看ORB中的第一步O:Oriented Fast. 这个Fast, 其实是个缩写:Features from Accelereated Segments Test. 在ORB的名字里,还...
自适应提取会对新出现的物体提取特征。及时更新特征点集适应场景的动态变化。对运动物体的特征点提取有特殊方法。确保在物体运动中能获取稳定特征。提取算法的复杂度影响系统整体性能。不断优化算法降低复杂度提高效率。特征点提取效果通过多种指标来评估。例如定位误差、匹配率等作为评估依据。ORB-SLAM2自适应特征点提取...
ORB-SLAM2是一个基于特征的方法,它对输入的图像提取出角点的特征,如下图所示: 在提取出特征后,所有输入的图片都会删除,系统剩下的处理流程都是基于这些特征进行的,和相机类型无关。 单目的预处理流程实现过程在cv::Mat GrabImageMonocular(const cv::Mat &im, const double ×tamp)函数中体现为:首先将im转...
在探索自动驾驶SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）领域中，ORB（Oriented Fast and Rotated Brief）特征的提取过程是一个关键步骤。让我们逐步拆解ORB特征的构建过程，从定位关键点到建立描述子，一探究竟。在ORB特征的构建中，第一步是定位关键点并确定其方向。这里提到的“Fast”是指从加速分割...
ORB_SLAM3原理源码解读系列(1) Part 01 ORB特征 1.1 FAST关键点 选取像素p,假设它的亮度为Ip; 设置一个阈值T(比如Ip的20%); 以像素p为中心,选取半径为3的圆上的16个像素点; 假如选取的圆上,有连续的N个点的亮度大于Ip+T或小于Ip-T,那么...
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,...
ORB在计算描述子时使用周围5×5的patch灰度信息，进行滤波处理，提高了描述子的抗噪性。ORB-SLAM的改进主要集中在FAST角点提取步骤。该系统通过动态调整阈值、利用四叉树划分图像等方法，提高了特征分布的均匀性，有效避免了特征扎堆现象。此策略有助于提升SLAM精度、闭环识别性能，并确保全图特征量满足需求，...
orb slam特征提取方式回环检测方式 ORB-SLAM的特征提取方式主要包括以下步骤: 1.检测关键点:使用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法在图像中检测关键点。 2.描述关键点:对每个关键点分配方向和旋转角度,并使用BRIEF描述子对关键点进行描述。 3.提取特征:从关键点中提取特征,包括位置、方向、旋转角度和BRIEF...
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...