原文:SLAM入門之視覺里程計(1):特征點的匹配

SLAM 主要分為兩個部分:前端和后端,前端也就是視覺里程計 VO ,它根據相鄰圖像的信息粗略的估計出相機的運動,給后端提供較好的初始值。VO的實現方法可以根據是否需要提取特征分為兩類:基於特征點的方法,不使用特征點的直接方法。 基於特征點的VO運行穩定,對光照 動態物體不敏感。 圖像特征點的提取和匹配是計算機視覺中的一個基本問題,在視覺SLAM中就需要首先找到相鄰圖像對應點的組合,根據這些匹配的 ...

2017-12-20 22:01 9 30114 推薦指數:

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視覺SLAM(五)特征點法視覺里程計 后續作業

第五章作業 作者:曾是少年 二 ORB特征 ORB(Oriented FAST and BRIEF) 特征SLAM 中一種很常用的特征,由於其二進制特性,使得它可以非常快速地提取與計算 [1]。下面,你將按照本題的指導,自行書寫 ORB 的提取、描述子的計算以及匹配的代碼。 代碼框架 ...

Mon Jun 29 06:24:00 CST 2020 0 692
SLAM入門視覺里程計(5):單應矩陣

在之前的博文OpenCV,計算兩幅圖像的單應矩陣,介紹調用OpenCV中的函數,通過4對對應的的坐標計算兩個圖像之間單應矩陣\(H\),然后調用射影變換函數,將一幅圖像變換到另一幅圖像的視角中。當時只是知道通過單應矩陣,能夠將圖像1中的像素坐標\((u_1,v_1)\)變換到圖像2中對應的位置 ...

Mon Jan 15 20:39:00 CST 2018 4 29283
SLAM入門視覺里程計(4):基礎矩陣的估計

在上篇文章中,介紹了三位場景中的同一個三維點在不同視角下的像存在着一種約束關系:對極約束,基礎矩陣是這種約束關系的代數表示,並且這種約束關系獨立與場景的結構,只依賴與相機的內參和外參(相對位姿)。這樣可以通過通過匹配的像對計算出兩幅圖像的基礎矩陣,然后分解基礎矩陣得到相機的相對位姿 ...

Sat Jan 06 21:51:00 CST 2018 6 12520
特征點法視覺里程計

一、ORB 特征 ORB(Oriented FAST and BRIEF) 特征SLAM 中一種很常用的特征,由於其二進制特性,使得它 可以非常快速地提取與計算 [1]。下面,你將按照本題的指導,自行書寫 ORB 的提取、描述子的計算以及 匹配的代碼。代碼框架參照 ...

Mon Mar 01 00:37:00 CST 2021 0 309
SLAM入門視覺里程計(2):相機模型(內參數,外參數)

相機成像的過程實際是將真實的三維空間中的三維映射到成像平面(二維空間)過程,可以簡單的使用小孔成像模型來描述該過程,以了解成像過程中三維空間到二位圖像空間的變換過程。 本文包含兩部分內容,首先介紹小孔成像模型的各種幾何關系;接着描述了成像過程中的四種坐標系(像素坐標,圖像坐標,相機坐標,世界坐標 ...

Thu Dec 28 00:12:00 CST 2017 3 24238
SLAM入門視覺里程計(3):兩視圖對極約束 基礎矩陣

在上篇相機模型中介紹了圖像的成像過程,場景中的三維通過“小孔”映射到二維的圖像平面,可以使用下面公式描述: \[x = MX $$其中,$c$是圖像中的像,$M$是一個$3\times4$的相機矩陣,$X$是場景中的三維。 通過小孔相機模型,可知假如從像$x$向相機的中心$C ...

Sun Dec 31 04:47:00 CST 2017 9 12850
視覺里程計VO-特征點法

視覺里程計的主要問題是如何根據圖像來估計相機運動,VO的實現方法,按照是否需要提取特征,分為特征點法的前端以及不提取特征的直接法前端。基於特征點法的前端,長久以來被認為是視覺里程計的主流方法,它運行穩定,對光照、動態物體不敏感,是目前較為成熟的解決方案。 計算機視覺鄰域的研究者們,設計了許多比角 ...

Fri Jun 07 19:19:00 CST 2019 0 693
 
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