本文首先对ORB特征提取做一个详细的介绍，说清楚FAST关键点和BRIEF特征以及rBRIEF特征；然后说明白ORB-SLA...
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ORBSLAM2中是通过ORBextractor这个类来实现每张图片ORB特征的提取的,具体的代码在ORBextractor.cc和ORBextractor.h中进行实现的。下边一步步看一下他的头文件和源文件的内容。 classORBextractor{public:enum{HARRIS_SCORE=0, FAST_SCORE=1};//nfeatures ORB特征点数量 scaleFactor相邻层的放大倍数 nlevels层数 iniT...
//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,//...
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...
ORB-SLAM中的实现提高了特征分布的均匀性。 最简单的一种方法是把图像划分成若干小格子,每个小格子里面保留质量最好的n个特征点。这种方法看似不错,实际上会有一些问题。当有些格子里面能够提取的数量不足n个的时候(无纹理区域),整幅图上提取的特征总量就达不到我们想要的数量。严重的情况下,SLAM就会跟丢喽 ...
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,...
ORB-SLAM2代码详解02_特征点提取器ORBextractor.pdf,各成员函数/变量 构造函数: ORBextractor() 构建图像金字塔: ComputePyramid() 提取特征点并进行筛选: ComputeKeyPointsOctTree() 八叉树筛选特征点: DistributeOctTree() 计算特征点方向 computeOrientation() 计算特征