附: processFirstFrame(); processSecondFrame(); processFrame(); relocalizeFrame(SE3(Matrix3d::Iden ...
SVO稀疏图像对齐之后使用特征对齐,即通过地图向当前帧投影,并使用逆向组合光流以稀疏图像对齐的结果为初始值,得到更精确的特征位置。 主要涉及文件: reprojector.cpp matcher.cpp feature alignment.cpp point.cpp map.cpp .入口函数: . 计算获得和frame具有共视关系的帧,并返回这些帧和与frame的距离: .把点投影到当前帧中对 ...
2018-09-02 22:00 0 929 推荐指数:
附: processFirstFrame(); processSecondFrame(); processFrame(); relocalizeFrame(SE3(Matrix3d::Iden ...
关于SVO算法原理,不少前辈们的文章都介绍了,这里主要是分享一下自己看代码时记的一些笔记(仅个人理解,如有错误敬请指正 ^_^ ) 文件结构 先给出一个大致的文件列表,仅是部分主要文件。 rpg_svo ├── rqt_svo 为与显示界面有关的功能插件 ├── svo ...
本文不涉及MFCC的理论,所以读此文前请对MFCC以及相关语音信号处理有初步认识。本文重点在于代码实现的分析。 先对MFCC有个初步认识。 MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficents)是一种在自动语音和说话人识别中广泛使用的特征。提取MFCC特征的过程包括 ...
数据对齐 Z分数标准化 将数据转换成服从标准正太分布的数据 $$ \hat x = \frac{x-\mu}{\sigma} $$ 归一化 将数据缩放到0-1之间,注意对于稀疏数据,最好不要使用归一化,因为稀疏数据大部分是由0构成,归一化之后 ...
一、实验目的 1.求矩阵的部分特征值问题具有十分重要的理论意义和应用价值; 2.掌握幂法、反幂法求矩阵的特征值和特征向量以及相应的程序设计; 3.掌握矩阵QR分解 二、实验原理 幂法是一种计算矩阵主特征值(矩阵按模最大的特征值)及对应特征向量的迭代方法, 特别是用于大型稀疏矩阵 ...
前言单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类:前端可以分为特征点法与直接法,后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下,比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。 本文将具体分析直接 ...
情景:所有html代码都在一行里面,我希望它们能按标准的格式换行对齐 问题没有想象的那么复杂,直接搜索代码在线格式化,直接把要对齐的代码复制粘贴上就可以了, 比如这个链接:http://tool.oschina.net/codeformat/html 原始代码如下图: 步骤 ...
设置方式: Preference... -> Editor -> CodeStyle -> PHP -> Other -> Align key-value pai ...