ORB-SLAM2的特征提取算法
ORB-SLAM2跟踪线程对相机输入的每一帧图像进行跟踪处理，如下图所示，主要包括4步，提取ORB特征、从上一帧或者重定位来估计初始位姿、局部地图跟踪和关键帧处理。 以下结合相关理论知识，阅读ORB-SLAM2源代码，从而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取过程。 ORB ...
原文：ORB-SLAM（七）ORBextractor 特征提取
该类中主要调用OpenCV中的函数，提取图像中特征点 关键点及其描述，描述子，以及图像金字塔 参考TUM .yaml文件中的参数，每一帧图像共提取 个特征点，分布在金字塔 层中，层间尺度比例 . ，计算下来金字塔 层大约有 个特征点， 层大约有 个特征点。这样有一个比较直观的概念。 提取特征点使用FAST，但是ORB中的FAST加入了旋转信息，也就是去计算特征点的角度，同时加入了尺度信息，也就是计 ...
2017-02-20 22:40 1 4135 推荐指数：
相关推荐
ORB-SLAM（八）ORBmatcher 特征匹配
该类负责特征点与特征点之间，地图点与特征点之间通过投影关系、词袋模型或者Sim3位姿匹配。用来辅助完成单目初始化，三角化恢复新的地图点，tracking，relocalization以及loop closing，因此比较重要。 该类提供的API是： 1. 几个重载 ...
ORB特征提取与匹配
ORB特征是目前最优秀的特征提取与匹配算法之一，下面具体讲解一下： 特征点的检测 图像的特征点可以简单的理解为图像中比较显著显著的点，如轮廓点，较暗区域中的亮点，较亮区域中的暗点等。ORB采用FAST（features from accelerated segment test）算法 ...
ORB-SLAM（一）简介
ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法（SLAM）[1]。该算法由Raul Mur-Artal，J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics。ORB-SLAM基于PTAM架构，增加了 ...
ORB-SLAM（二）性能
ORB－SLAM程序提供了运行Monocular、Stereo和RGBD数据的程序。编译成功后，可以通过运行TUM的标准数据来验证程序是否成功。如果想自己测试一些数据，可以通过OpenCV提供的接口调起电脑的摄像头。 个人认为，ORB-SLAM是一个完整的单目SLAM实现，集合了当前流行 ...
ORB-SLAM（一）简介
ORB主要借鉴了PTAM的思想，借鉴的工作主要有Rubble的ORB特征点；DBow2的place recognition用于闭环检测；Strasdat的闭环矫正和covisibility graph思想；以及Kuemmerle和Grisetti的g2o用于优化。 首先需要了解ORB-SLAM ...
ORB 特征提取算法（实践篇二）
ORB 主要特性实验 我们现在将探讨 ORB 算法的几个主要属性： 尺度不变性 旋转不变性 光照不变性 噪声不变性 同样，为了更清楚地了解 ORB 算法的特性，在下面的示例中训练图像和查询图像将使用相同内容的图片。 1. 尺度不变性 ORB 算法具有尺度不变性 ...
ORB 特征提取算法（实践篇一）
Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) 目标检测是计算机视觉中最具挑战性的问题之一。目标检测即识别图像中特定的对象，并能够确定这些对象在图像中的位置。例如，如果我们在下面的图像中检测汽车，我们不仅要检测出图像中有多少辆车，而且还要检测出这些车在图像中的位置 ...