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的实现进行了修改,让特征点...
Frame Frame类是ORB-SLAM3中用于处理定频输入的每个图像的数据结构, 主要包括对图像的特征提取和双目立体匹配, 以及一些用于后续定位线程的辅助工作. #define FRAME_GRID_ROWS 48#define FRAME_GRID_COLS 64classFrame{public:Frame();Frame(constFrame&frame);// Constructor for stereo cameras.Frame(constcv::Mat...
//如果当前cell中提取出来的特征点的个数小于3if(cellKeyPoints[i][j].size()<=3){//那么首先清空刚才提取出来的特征点cellKeyPoints[i][j].clear();//然后使用更小的参数阈值,进行重新提取FAST(cellImage,//cell中的图像cellKeyPoints[i][j],//输出变量,用于保存提取出来的特征点的vectorminThFAST,//...
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...
一、通俗易懂理解图像金字塔特征点数目、灰度质心圆索引 1.参考资料: [1] ORBSLAM2 source code 2.主要函数: //特征点提取器的构造函数ORBextractor::ORBextractor(int_nfeatures,//指定要提取的特征点数目float_scaleFactor,//指定图像金字塔的缩放系数int_nlevels,//指定图像金字塔的层数int_iniThFAST,//指定初...
FLANN特征匹配 Hamming Distance (汉明距离) 图像金字塔 ORBSLAM源码理论分析0—灰度质心法 定位关键点ORB_create()函数解析 OpenCV学习笔记:drawmatches函数的参数详解 Opencv学习(1)——drawKeypoints() 绘制特征关键点 [OpenCV] Ptr类模板 代码 #include <iostream>#include<opencv2/core/core.hpp>#include<opencv2...
imshow("ORB特征点",outimg1); //-- 第三步:对两幅图像中的BRIEF描述子进行匹配,使用 Hamming 距离 vector<DMatch> matches; //BFMatcher matcher ( NORM_HAMMING ); matcher->match ( descriptors_1, descriptors_2, matches ); //-- 第四步:匹配点对筛选 ...
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,那么像素p可以被认为是特征点; 循环以上4步,...