SLAM入門之視覺里程計(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對對應的點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 ...
原文：SLAM入門之視覺里程計(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點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點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。 通過匹配點對估算基礎矩陣 基礎矩陣表示的是圖像中的像點 p 到另一幅圖像對極線 l 的映射，有如下公式： l ...
2018-01-06 13:51 6 12520 推薦指數：
相關推薦
SLAM入門之視覺里程計(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，場景中的三維點通過“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，$c$是圖像中的像點，$M$是一個$3\times4$的相機矩陣，$X$是場景中的三維點。 通過小孔相機模型，可知假如從像點$x$向相機的中心$C ...
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 ...
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特征點 ORB(Oriented FAST and BRIEF) 特征是 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 ...
SLAM入門之視覺里程計(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點映射到成像平面（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 ...
單目視覺里程計性能估計
單目視覺里程計性能估計 D3VO: Deep Depth, Deep Pose and Deep Uncertaintyfor Monocular Visual Odometry 論文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.01060.pdf 摘要 CVPR2020 ...
【轉】SLAM | 視覺SLAM中的前端：視覺里程計與回環檢測
什么是SLAM？ 同時定位與地圖構建 （simultaneous localization and mapping， SLAM）是機器人進入未知環境遇到的第一個問題。它是指機器人搭載特定傳感器，在沒有環境先驗信息的情況下，於運動過程中對周圍環境建模並同時估計自身的位姿。如果傳感器主要 ...