TUM RGB - D 数据集 配置步骤: 下载数据集:从官方网站(vision.in.tum.de/data/d - dataset)下载 TUM RGB - D 数据集。下载后是一系列包含 RGB 图像、深度图像和相机位姿信息等文件的文件夹。 使用示例: 以下示例读取 TUM RGB - D 数据集中的 RGB 图像和深度图像,并简单显示它们。假设数据集解压后的文件...
TUM RGB-D数据集由在不同的室内场景使用Microsoft Kinect传感器记录的39 个序列组成,包含了Testing and Debugging(测试),Handheld SLAM(手持SLAM),Robot SLAM(机器人SLAM),Structure vs. Texture(结构 vs 低纹理),Dynamic Objects(动态物体),3D Object Reconstruction...
TUM RGB-D数据集介绍 盐粒 室内SLAM研究 来自专栏 · SLAM烹饪术 这是一个很有名的RGB-D数据集,这个数据集是TUM的Computer Vision Lab公布的。之前大家看到一些博客上使用这个数据集,但是主要是针对纹理丰富的办公室场景,除此之外,这个数据集还有包含很多其他的场景。
TUM RGB-D数据集-fr1xyz包含17个小规模的房间环境,用于测试和评估算法。 2.数据集结构: - dataset/ - associations.txt - depth/ - rgb/ -groundtruth.txt associations.txt文件是一个记录了每个图像的RGB图像、深度图像、时间戳、相机姿态的列表。depth/文件夹和rgb/文件夹分别存储了深度图像和RGB图像。ground...
将TUM数据集的RGB-D数据集转化为klg格式 1、在github上下载代码png_to_klg git clone https://github.com/HTLife/png_to_klg 2、将png_to_klg目录下的associate.py文件复制到TUM数据集目录下,在此目录下运行: ./associate.py depth.txt rgb.txt > associations.txt...
TUM RGB-D数据集 groundtruth.txt 为外部运动捕捉系统采集到的相机位姿 depth目录下为深度图为16为单通道png图像,比例系数为5000 rgb目录下为8位三通道彩色png图像 为了对彩色图和深度图进行时间上的对齐,使用提供的python脚本associate.py,把此文件放到数据集目录下,运行...
TUM 数据集由 RGBD 传感器收集,提供不同纹理、光照和结构条件下的室内图像序列。根据不同的要求,分为TUM RGB-D[72]、TUM MonoVo[73]和TUM VI[74]。 TUM RGB-D 包含真实轨迹的颜色和深度图像,并提供来自 Kinect 传感器的加速度数据。 TUM MonoVO 是一个用于评估单目视觉和 SLAM 方法跟踪精度的数据集,它包含...
ORB-SLAM2可以运行TUM数据集。 ORB-SLAM2是一个开源的、基于特征的视觉SLAM系统,支持单目、双目和RGB-D相机模式。TUM数据集是视觉SLAM研究中的重要基准数据集,包含彩色图像序列、深度图和地面真值数据。要在ORB-SLAM2上运行TUM数据集,你需要按照以下步骤进行: 安装ORB-SLAM2及其依赖: 确保你的系统上安装了C++11编...
在fr3/walk_st场景中的TUM RGB-D数据集上,举例说明Gassidy与GS-SLAM(此处为GSS) [15]相比的性能。一行中的三个图像表示渲染深度、创建的高斯和渲染的RGB。 在来自BONN数据集的person_track场景中,我们的方法与其他基于3DGS的方法之间的大场景重建质量比较。红框突出了这些方法的缺陷。
TUM数据集上序列walking_rpy的各种SLAM方法的代表性环境映射比较。(a) ESLAM和(b) MonoGS最初是为静态环境设计的,不能很好地处理这种动态场景。(c) Rodyn-SLAM只专注于绘制静态背景。(d)我们的PG-SLAM可以在不同时间重建静态背景和动态人。 我们的PG-SLAM在(a)neuman数据集的Sequence bike和(TUM数据集的Sequen...