ORB-SLAM2跟蹤線程對相機輸入的每一幀圖像進行跟蹤處理,如下圖所示,主要包括4步,提取ORB特征、從上一幀或者重定位來估計初始位姿、局部地圖跟蹤和關鍵幀處理。 以下結合相關理論知識,閱讀ORB-SLAM2源代碼,從而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取過程。 ORB ...
該類中主要調用OpenCV中的函數,提取圖像中特征點 關鍵點及其描述,描述子,以及圖像金字塔 參考TUM .yaml文件中的參數,每一幀圖像共提取 個特征點,分布在金字塔 層中,層間尺度比例 . ,計算下來金字塔 層大約有 個特征點, 層大約有 個特征點。這樣有一個比較直觀的概念。 提取特征點使用FAST,但是ORB中的FAST加入了旋轉信息,也就是去計算特征點的角度,同時加入了尺度信息,也就是計 ...
2017-02-20 22:40 1 4135 推薦指數:
ORB-SLAM2跟蹤線程對相機輸入的每一幀圖像進行跟蹤處理,如下圖所示,主要包括4步,提取ORB特征、從上一幀或者重定位來估計初始位姿、局部地圖跟蹤和關鍵幀處理。 以下結合相關理論知識,閱讀ORB-SLAM2源代碼,從而理解ORB-SLAM2算法中ORB特征提取過程。 ORB ...
該類負責特征點與特征點之間,地圖點與特征點之間通過投影關系、詞袋模型或者Sim3位姿匹配。用來輔助完成單目初始化,三角化恢復新的地圖點,tracking,relocalization以及loop closing,因此比較重要。 該類提供的API是: 1. 幾個重載 ...
ORB特征是目前最優秀的特征提取與匹配算法之一,下面具體講解一下: 特征點的檢測 圖像的特征點可以簡單的理解為圖像中比較顯著顯著的點,如輪廓點,較暗區域中的亮點,較亮區域中的暗點等。ORB采用FAST(features from accelerated segment test)算法 ...
ORB-SLAM是一種基於ORB特征的三維定位與地圖構建算法(SLAM)[1]。該算法由Raul Mur-Artal,J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos於2015年發表在IEEE Transactions on Robotics。ORB-SLAM基於PTAM架構,增加了 ...
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 ...
ORB主要借鑒了PTAM的思想,借鑒的工作主要有Rubble的ORB特征點;DBow2的place recognition用於閉環檢測;Strasdat的閉環矯正和covisibility graph思想;以及Kuemmerle和Grisetti的g2o用於優化。 首先需要了解ORB-SLAM ...
ORB 主要特性實驗 我們現在將探討 ORB 算法的幾個主要屬性: 尺度不變性 旋轉不變性 光照不變性 噪聲不變性 同樣,為了更清楚地了解 ORB 算法的特性,在下面的示例中訓練圖像和查詢圖像將使用相同內容的圖片。 1. 尺度不變性 ORB 算法具有尺度不變性 ...
Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB) 目標檢測是計算機視覺中最具挑戰性的問題之一。目標檢測即識別圖像中特定的對象,並能夠確定這些對象在圖像中的位置。例如,如果我們在下面的圖像中檢測汽車,我們不僅要檢測出圖像中有多少輛車,而且還要檢測出這些車在圖像中的位置 ...