ORB-SLAM 代碼筆記（四）tracking代碼結構
首先要清楚ORB-SLAM視覺跟蹤的原理，然后對tracking.cc中的函數逐個講解 代碼的前面部分是從配置文件中讀取校准好的相機參數（內參和畸變參數，以及雙目的深度測量設定），並且加載ORB特征點提取的參數（特征點數，金字塔層數，變化尺度，以及提取Fast關鍵點的閾值）；以及四個線程 ...
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ORB-SLAM 代碼筆記（二）
ORB-SLAM中除了第三方庫，基本沒有看到使用c++11的新特性（例如別的SLAM框架中常用的智能指針，拷貝控制，泛型算法等，基本沒有使用動態內存，棧內存讀取速度較快），因此非常適合初學，代碼很清晰。靜下心來一個月之內是肯定可以看完的，目前的想法是在看完ORB之后，對其中的典型算法再做一個總結 ...
ORB-SLAM 代碼筆記（五）Frame類
Frame類的成員變量主要包含從攝像頭獲取的圖像的 1. 特征點信息（關鍵點+描述字） 2. 尺寸不變特征所用金字塔信息，這些都定義在ORBextractor對象中 3. 詞袋模型參數，用於跟蹤 ...
ORB-SLAM （四）tracking跟蹤解析
初始化完成后，對於相機獲取當前圖像mCurrentFrame，通過跟蹤匹配上一幀mLastFrame特征點的方式，可以獲取一個相機位姿的初始值；為了兼顧計算量和跟蹤魯棒性，處理了三種模型： ...
ORB-SLAM （四）tracking單目初始化
單目初始化以及通過三角化恢復出地圖點 單目的初始化有專門的初始化器，只有連續的兩幀特征點均>100個才能夠成功構建初始化器。 若成功獲取滿足特征點匹配條件的連續兩幀，並行計算分 ...
運行ORB-SLAM筆記_編譯篇（一）
1.下載代碼 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM/ （同時也可以看看作者的牛叉論文，我是打算先用代碼，再回頭看論文） 2.打開后如下 就好像是用一件新產品一樣，我們首先要看一下說明書“README.md ...
運行ORB-SLAM筆記_使用篇（二）
PATH_TO_VOCABULARY：是一種樹型數據結構模型，ORB-SLAM里面主要用來做回訪(loop-closure)檢 測， ...
ORB-SLAM（二）性能
ORB－SLAM程序提供了運行Monocular、Stereo和RGBD數據的程序。編譯成功后，可以通過運行TUM的標准數據來驗證程序是否成功。如果想自己測試一些數據，可以通過OpenCV提供的接口調起電腦的攝像頭。 個人認為，ORB-SLAM是一個完整的單目SLAM實現，集合了當前流行 ...