一、全景拼接的原理 1.RANSAC算法介绍 RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述的数据)，也包含异常数据(outliers，偏离正常范围很远、无法适应数学模型的数据)，即数据集中含有噪声。这些异常数据可能是由于错误的测量、错误的假设、错误 ...

临时研究了下机器视觉两个基本算法的算法原理 ，可能有理解错误的地方，希望发现了告诉我一下 主要是了解思想，就不写具体的计算公式之类的了 （一） ICP算法（Iterative Closest Point迭代最近点） ICP（Iterative Closest Point迭代最近点）算法是一种 ...

一、基本原理 1.1图像拼接 1.2RANSAC算法 1.2.1 步骤 二、整体流程 三、图像集 3.1图像集BIG 3.2图像集jia 3.3图像集soft 3.4图像集xiaoxue 四、代码 五、实验 ...

特征点法视觉里程计 特征点提取与匹配 经典 SLAM 模型中以位姿 路标（ Landmark ）来描述 SLAM 过程 • 路标是三维空间中固定不变的点，能够在特定位姿下观测到 • 数量充足，以实现良好的定位 • 较好的区分性，以实现数据关联 在视觉 SLAM 中，可利用图像特征点 ...

RANSAC为RANdom SAmple Consensus的缩写，它是根据一组包含异常数据的样本数据集，计算出数据的数学模型参数，得到有效样本数据的算法。它于1981年由 Fischler和Bolles最先提出[1]。RANSAC算法的基本假设是样本中包含正确数据(inliers，可以被模型描述 ...

　　版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 　　本系列文章旨在总结主流视觉SLAM算法的框架，对比各个算法在子模块的差异，最终提炼出融合各个算法优点的架构。 　　PTAM[1]是视觉SLAM领域里程碑式的项目。在此之前，MonoSLAM[2]为代表的基于卡尔曼滤波 ...

　　版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 　　SVO（Semi-direct Visual Odometry）[1]顾名思义是一套视觉里程计（VO）算法。相比于ORB-SLAM，它省去了回环检测和重定位的功能，不追求建立、维护一个全局地图，更看重tracking的效果 ...

　　版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。　　 　　ORB-SLAM[1]完全继承了PTAM（http://www.cnblogs.com/zonghaochen/p/8442699.html）的衣钵，并做出了两点巨大改进：1）实时回环检测；2）很鲁棒的重定位。为了实现这两点 ...