ORB-SLAM （四）Initializer单目初始化
一. 通过对极约束并行计算F和H矩阵初始化 VO初始化目的是为了获得准确的帧间相对位姿，并通过三角化恢复出初始地图点。初始化方法要求适用于不同的场景（特别是平面场景），并且不要进行人为的干涉，例如选取视差大（large parallax）的场景（视差大代表相机移动会带来明显的图像变化，通常 ...
原文：ORB-SLAM （四）tracking单目初始化
单目初始化以及通过三角化恢复出地图点 单目的初始化有专门的初始化器，只有连续的两帧特征点均 gt 个才能够成功构建初始化器。 若成功获取满足特征点匹配条件的连续两帧，并行计算分解基础矩阵和单应矩阵 获取的点恰好位于同一个平面 ，得到帧间运动 位姿 ，vbTriangulated标记一组特征点能否进行三角化。mvIniP D是cv::Point f类型的一个容器，是个存放 D点的临时变量。 该函数对 ...
2017-02-13 10:54 0 4830 推荐指数：
相关推荐
ORB-SLAM（三）地图初始化
单目SLAM地图初始化的目标是构建初始的三维点云。由于不能仅仅从单帧得到深度信息，因此需要从图像序列中选取两帧以上的图像，估计摄像机姿态并重建出初始的三维点云。 ORB-SLAM中提到，地图初始化常见的方法有三种。 方法一 追踪一个已知物体。单帧图像的每一个点都对应于空间的一条射线 ...
VI ORB-SLAM初始化与VINS初始化对比(将vi orb-slam初始化方法移植到vins中)
初始化时需要求出的变量：相机和imu外参r t、重力g、尺度s、陀螺仪和加速度计偏置ba bg。 下面对两种算法初始化的详细步骤进行对比： 求陀螺仪偏置bg 求解公式相同，求解方法不同。公式如下，VI ORB-SLAM使用图优化的方式 ...
ORB-SLAM2 论文&代码学习 —— 单目初始化
转载请注明出处，谢谢 原创作者：Mingrui 原创链接：https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12358458.html 本文要点： ORB-SLAM2 单目初始化部分 论文内容介绍 ORB-SLAM2 单目初始化部分 代码结构介绍 写在 ...
ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)
作者：乔不思 来源：微信公众号|3D视觉工坊（系投稿） 3D视觉精品文章汇总：https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中，发现有很多知识点需要展开和深入，同时又需要对系统 ...
ORB-SLAM 代码笔记（三）tracking原理
ORB视觉里程计主体在tracking线程中 ...
ORB-SLAM （四）tracking跟踪解析
初始化完成后，对于相机获取当前图像mCurrentFrame，通过跟踪匹配上一帧mLastFrame特征点的方式，可以获取一个相机位姿的初始值；为了兼顾计算量和跟踪鲁棒性，处理了三种模型： 1. TrackWithMotionModel 2. ...
ORB-SLAM（单目版本）编译与运行
ORB-SLAM的GitHub主页：https://github.com/raulmur/ORB_SLAM虽然整体上已经说得很清楚了，但是有些细节不够详细，运行的时候不注意很容易出错，因此对整个编译与运行过程进行详细的介绍： 一、安装环境：Ubuntu14.04+ROS indigo ...