原文: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,设计了许多比角点更加稳定的局部图像特征,比如SIFT,SURF,ORB等。特征点由关键点 Key point 和描述子 ...

2019-06-07 11:19 0 693 推荐指数:

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特征点法视觉里程计

一、ORB 特征点 ORB(Oriented FAST and BRIEF) 特征是 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
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特征点 ORB(Oriented FAST and BRIEF) 特征是 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 ...

Thu Dec 21 06:01:00 CST 2017 9 30114
视觉里程计- 位姿

注意到位姿节点之间的变换并不是位姿,之前一直有误解; 一般地; 路标节点:也就是观测方程【数学形式下见】的观测值,也就是特征点的像素坐标[u,v],或者该帧相机坐标系下的3d坐标[x,y,z]; 位姿节点:也就是运动方程【数学形式下见】的输出值。例如:上述x1 ...

Sat Jun 30 07:21:00 CST 2018 0 2925
rovio视觉里程计的笔记

rovio是一个紧耦合,基于图像块的滤波实现的VIO。 他的优点是:计算量小(EKF,稀疏的图像块),但是对应不同的设备需要调参数,参数对精度很重要。没有闭环,没有mapping thread。经常 ...

Wed Jun 14 05:42:00 CST 2017 7 5938
(3)视觉里程计 Visual Odometry

首先分析include头文件下的slamBase.h文件 从parameters.txt读取相机内参函数,参数不写进程序,修改时不需要重新编译,只需要修改参数文件。 ...

Sat Jun 30 07:15:00 CST 2018 0 795
第三篇 视觉里程计VO)的初始化过程以及openvslam中的相关实现详解

视觉里程计(Visual Odometry, VO),通过使用相机提供的连续帧图像信息(以及局部地图,先不考虑)来估计相邻帧的相机运动,将这些相对运行转换为以第一帧为参考的位姿信息,就得到了相机载体(假设统一的刚体)的里程信息。先上一张本文主要内容的框图: 初始化实例 在实例化跟踪器 ...

Thu Sep 05 02:28:00 CST 2019 0 1214
 
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