原文:SLAM入门之视觉里程计(1):特征点的匹配

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计 VO ,它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值。VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法。 基于特征点的VO运行稳定,对光照 动态物体不敏感。 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的 ...

2017-12-20 22:01 9 30114 推荐指数:

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视觉SLAM(五)特征点法视觉里程计 后续作业

第五章作业 作者:曾是少年 二 ORB特征 ORB(Oriented FAST and BRIEF) 特征SLAM 中一种很常用的特征,由于其二进制特性,使得它可以非常快速地提取与计算 [1]。下面,你将按照本题的指导,自行书写 ORB 的提取、描述子的计算以及匹配的代码。 代码框架 ...

Mon Jun 29 06:24:00 CST 2020 0 692
SLAM入门视觉里程计(5):单应矩阵

在之前的博文OpenCV,计算两幅图像的单应矩阵,介绍调用OpenCV中的函数,通过4对对应的的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\),然后调用射影变换函数,将一幅图像变换到另一幅图像的视角中。当时只是知道通过单应矩阵,能够将图像1中的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2中对应的位置 ...

Mon Jan 15 20:39:00 CST 2018 4 29283
SLAM入门视觉里程计(4):基础矩阵的估计

在上篇文章中,介绍了三位场景中的同一个三维点在不同视角下的像存在着一种约束关系:对极约束,基础矩阵是这种约束关系的代数表示,并且这种约束关系独立与场景的结构,只依赖与相机的内参和外参(相对位姿)。这样可以通过通过匹配的像对计算出两幅图像的基础矩阵,然后分解基础矩阵得到相机的相对位姿 ...

Sat Jan 06 21:51:00 CST 2018 6 12520
特征点法视觉里程计

一、ORB 特征 ORB(Oriented FAST and BRIEF) 特征SLAM 中一种很常用的特征,由于其二进制特性,使得它 可以非常快速地提取与计算 [1]。下面,你将按照本题的指导,自行书写 ORB 的提取、描述子的计算以及 匹配的代码。代码框架参照 ...

Mon Mar 01 00:37:00 CST 2021 0 309
SLAM入门视觉里程计(2):相机模型(内参数,外参数)

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程。 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系;接着描述了成像过程中的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标 ...

Thu Dec 28 00:12:00 CST 2017 3 24238
SLAM入门视觉里程计(3):两视图对极约束 基础矩阵

在上篇相机模型中介绍了图像的成像过程,场景中的三维通过“小孔”映射到二维的图像平面,可以使用下面公式描述: \[x = MX $$其中,$c$是图像中的像,$M$是一个$3\times4$的相机矩阵,$X$是场景中的三维。 通过小孔相机模型,可知假如从像$x$向相机的中心$C ...

Sun Dec 31 04:47:00 CST 2017 9 12850
视觉里程计VO-特征点法

视觉里程计的主要问题是如何根据图像来估计相机运动,VO的实现方法,按照是否需要提取特征,分为特征点法的前端以及不提取特征的直接法前端。基于特征点法的前端,长久以来被认为是视觉里程计的主流方法,它运行稳定,对光照、动态物体不敏感,是目前较为成熟的解决方案。 计算机视觉邻域的研究者们,设计了许多比角 ...

Fri Jun 07 19:19:00 CST 2019 0 693
 
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