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eigen的简单用法汇总

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Fri Oct 11 03:46:00 CST 2019 0 1132
视觉十四讲:第八讲_光流法(特征点追踪)

1.直接法的引出 特征点估计相机运动的方法,主要是在关键点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,特征点的数量会明显减少。 解决方案: 1.保留特征点,只计算关键点,不计算描述子,然后 ...

Mon Aug 03 19:22:00 CST 2020 0 1299
视觉SLAM 十四讲——3D-2D:PnP求解——EPnP

  PnP问题的求解方法有很多,例如,用3对点估计位姿的P3P、直接线性变换法(DLT),EPnP(Efficient PnP),UPnP等;   非线性优化的方式,构建最小二乘问 ...

Fri Jul 30 19:38:00 CST 2021 0 250
视觉SLAM 十四讲——后端设计I(BA)

主要内容 1. 概述   1)考虑k时刻的状态估计,用过去0到k中的数据来估计现在的状态分布:        2)按照贝叶斯法则:           注:从左到右,一次为后验 ...

Wed Aug 11 23:12:00 CST 2021 0 188
视觉SLAM 十四讲——建图

主要内容 1. 概述   在视觉SLAM看来,“建图”是服务于“定位”的。从应用层面来看,地图的作用如下:   1.1) 定位   1.2) 导航     至少需要知道地图中哪些地方可以 ...

Thu Aug 26 01:12:00 CST 2021 0 162
视觉十四讲:第九讲_BA优化_g2o

1.投影模型和BA代价函数 这个流程就是观测方程 之前抽象的记为: \(z = h(x, y)\) 现在给出具体的参数话过程,x指此时相机的位姿R,t,它对应的李代数为\(\xi\)。路标y即为这 ...

Thu Sep 03 01:29:00 CST 2020 1 576
视觉SLAM:VIO的误差和误差雅可比矩阵

1.两个相机之间的非线性优化 观测相机方程关于相机位姿与特征点的雅可比矩阵: 1.1 位姿: 1.2 3D特征点 fx,fy,fz为相机内参 X',Y',Z'为3D点在相机坐标系下 ...

Thu Apr 15 17:56:00 CST 2021 0 294
视觉SLAM 十四讲——三角测量

主要内容 1. 求解   P153-154 2. 讨论   1)三角测量是由平移得到的,有平移才会有对极几何中的三角形     纯旋转无法使用三角测量 ...

Fri Jul 30 19:35:00 CST 2021 0 146
《视觉slam十四讲》之第7讲-特征提取与匹配

特征 特征为图像中具有代表性的区域, 可以为角点,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“ ...

Thu Nov 29 06:44:00 CST 2018 0 810

 
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