然后再在匹配上的特征点之外的区域,用cv::goodFeaturesToTrack搜索最强的新的特征点,把特征点数量补上150个。 最后,把剩下的这些特征点,把图像点投影回深度归一化平面上,再畸变校正,再投影到球面上,再延伸到深度归一化平面上,得到校正后的位置。把校正后的位置发送出去。 特征点跟踪和匹配,就是前一帧到这一帧的...
1、前端流程概述 VINS-Mono的前端整个封装成了一个ROS节点其订阅的topic是: 相机或者数据集发来的图片 其发布topic是: 由pub_img发布的"feature",发布的是当前帧的特征点,特征点分装成了sensor_msgs::PointCloudPtr类型,里
然后再在匹配上的特征点之外的区域,用cv::goodFeaturesToTrack搜索最强的新的特征点,把特征点数量补上150个。 最后,把剩下的这些特征点,把图像点投影回深度归一化平面上,再畸变校正,再投影到球面上,再延伸到深度归一化平面上,得到校正后的位置。把校正后的位置发送出去。 特征点跟踪和匹配,就是前一帧到这一帧的...
一、前端光流代码讲解(1) 1.1 VINS视觉前端 视觉前端与其他节点的联系 输入:原始图片 输出:rviz可视化、特征点信息、重启信息 后两个信息发送给后端优化节点 视觉前端在整个框架中的作用 属于图像预处理的部分 1.2 特征点信息 1.3 main函数 feature_tracker/src/feature_tracker_node.cpp ROS基础操作 ros::init(argc...
首先,我们检查最新帧和先前所有帧之间的特征对应关系。如果我们能够在滑动窗口中的最新帧和任何其它帧之间找到稳定的特征跟踪(超过30个被跟踪的特征)和足够的视差(超过20个像素),我们就使用五点法来恢复这两帧之间的相对旋转和没有尺度的平移。接着,我们任意地设置尺度,并且三角化这两帧中观测到的所有特征。基于...
一种带有基于DNN的物体检测掩膜的动态特征点过滤方法可以处理动态环境,并重新收集停放的汽车等静止物体的特征点。与VINS-Mono相比,在穿越匹兹堡的高速公路、隧道、市区和郊区的25公里行程中,使用扩展的VINS-Mono获得了更好的全局准确性。因此,扩展的VINS-Mono可用于动态道路环境中可靠而准确的绝对定位。我们还评估了多...
一.视觉追踪 每当采集到一帧图像,都会进行KLT稀疏光流追踪,同时保证每帧图像提取的Harris角点数目在100-300个,将跟踪到的特征点push到图像队列中. 主要实现在readImage函数中: 1.对原始图像进行预处理,如果图像过亮或太暗,则使用自适应直方图均衡化的方法增强图像对比度,img为当前要处理的图... 查看原文 ...
1.特征点跟踪 首先用cv::goodFeaturesToTrack在第一帧图像上面找最强的150个特征点,非极大值抑制半径为30。新的特征点都有自己的新的对应的id。然后在下一帧过来时,对这些特征点用光流法进行跟踪,在下一帧上找匹配点。然后对前后帧中这些匹配点进行校正。先对特征点进行畸变校正,再投影到以原点为球心,半径为1的...
因为,初始化的时候,就能确定尺度scaler和bias初始值,scaler确定后,在初始化获得的这些路标点都是准的了,后续通过PnP或者BA得到的特征点都是真实尺度的了。而bias初始值确定以后,在后续的非线性优化过程中,会实时更新。 6.1 基础原理 初始化的逻辑图如下:
feature_tracker是vins的前端,它的目录在src/ feature_tracker下,功能主要是获取摄像头的图像帧,并按照事先设定的频率,把cur帧上满足要求的特征点以sensor_msg::PointCloudPtr的格式发布出去,以便RVIZ和vins——estimator接收。 这个package下面主要包括4个功能: feature_tracker——包含特征提取/光流追踪的所有算法函数...