原文:视觉十四讲:第七讲_ORB特征点

.特征点 特征点是图像里一些特别的地方,如角点 边缘和区块。比较著名有SIFT SURF ORB等。SIFT充分考虑了图像变换过程中出现的光照 尺度 旋转等变换,但是计算量非常大。而ORB是质量和性能之间比较好的折中。 特征点包含: 关键点 描述子 . ORB特性 提取ORB特性有两个步骤:FAST角点提取 BRIEF描述子 .FAST关键点: .在图像中选取像素p,假设它的亮度为 I p . ...

2020-07-05 16:59 0 528 推荐指数:

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视觉十四讲:第八_光流法(特征追踪)

1.直接法的引出 特征点估计相机运动的方法,主要是在关键和描述子的计算非常耗时;而且在纹理信息比较少的情况下,特征的数量会明显减少。 解决方案: 1.保留特征,只计算关键,不计算描述子,然后使用光流法跟踪特征的运动,从而实现特征的匹配。 2.只计算关键,不计算描述子。使用直接法计算 ...

Mon Aug 03 19:22:00 CST 2020 0 1299
视觉SLAM十四讲(第二版)第七笔记

1. 理解图像特征的意义, 并掌握在单幅图像中提取出特征,及多幅图像中匹配特征的方法。2. 理解对极几何的原理,利用对极几何的约束,恢复出图像之间的摄像机的三维运动。3. 理解 PNP 问题,及利用已知三维结构与图像的对应关系,求解摄像机的三维运动。4. 理解 ICP 问题,及利用云的匹配 ...

Tue Sep 17 22:07:00 CST 2019 1 467
视觉slam十四讲》之第7特征提取与匹配

特征 特征为图像中具有代表性的区域, 可以为角,边缘和区块等。 特征是图像信息的另一种数字表达形式。 特征具有以下性质: 可重复性( Repeatability):相同的“区域”可以在不同的图像中被找到。 可区别性( Distinctiveness):不同的“区域 ...

Thu Nov 29 06:44:00 CST 2018 0 810
视觉十四讲第七_3D-3D:ICP估计姿态

1.ICP 假设有一组配对好的3D, \(P={P_{1}, ..., P_{N}}\) , \(P^{'}={P_{1}^{'}, ..., P_{N}^{'}}\)。 有一个欧式变换R,t,使得: \(p_{i} = Rp^{'}_{i} + t\) 该问题可以用迭代最近(ICP)来求解 ...

Mon Jul 27 22:27:00 CST 2020 0 477
视觉slam十四讲第七章课后习题7

版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/newneul/p/8544369.html 7、题目要求:在ICP程序中,将空间也作为优化变量考虑进来,程序应该如何书写?最后结果会有何变化?   分析:在ICP例程中,本书使用的是自定义的一个 ...

Sun Mar 11 23:38:00 CST 2018 7 914
视觉slam十四讲第七章课后习题6

过程中对于第一帧的RT我们不做优化,但是我们在添加节点时仍然要将第一帧在世界坐标系下的空间加入到图中 ...

Mon Mar 12 07:46:00 CST 2018 0 1373
视觉SLAM十四讲课后作业》第二

1.设线性⽅程 Ax = b,在 A 为⽅阵的前提下,请回答以下问题:1. 在什么条件下,x 有解且唯⼀? 非齐次线性方程在A的秩与[A|B]的秩相同时方程有解,当R(A)=R(A,B)=n时方程有 ...

Sat Mar 09 04:09:00 CST 2019 0 616
视觉十四讲:第十_位姿图

1.简介 带有相机位姿和空间的图优化称为BA,能够有效的求解大范围的定位与建图问题,但是随着时间,规模越来越大,计算效率会大幅下降。我们发现,特征点在优化问题中占了很大部分,经过若干次迭代之后,特征就会收敛,此时再进行优化的意义并不大,因此,在优化几次后,可以把特征固定住,把他们看做位姿 ...

Tue Sep 08 18:45:00 CST 2020 0 456
 
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