原文:SVO 特征對齊代碼分析

SVO稀疏圖像對齊之后使用特征對齊,即通過地圖向當前幀投影,並使用逆向組合光流以稀疏圖像對齊的結果為初始值,得到更精確的特征位置。 主要涉及文件: reprojector.cpp matcher.cpp feature alignment.cpp point.cpp map.cpp .入口函數: . 計算獲得和frame具有共視關系的幀,並返回這些幀和與frame的距離: .把點投影到當前幀中對 ...

2018-09-02 22:00 0 929 推薦指數:

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SVO代碼分析(二)

附: processFirstFrame(); processSecondFrame(); processFrame(); relocalizeFrame(SE3(Matrix3d::Iden ...

Tue Mar 20 18:24:00 CST 2018 0 1605
SVO代碼分析(一)

關於SVO算法原理,不少前輩們的文章都介紹了,這里主要是分享一下自己看代碼時記的一些筆記(僅個人理解,如有錯誤敬請指正 ^_^ ) 文件結構 先給出一個大致的文件列表,僅是部分主要文件。 rpg_svo ├── rqt_svo 為與顯示界面有關的功能插件 ├── svo ...

Tue Mar 20 18:25:00 CST 2018 0 3011
MFCC特征提取及MATLAB代碼分析(一)

本文不涉及MFCC的理論,所以讀此文前請對MFCC以及相關語音信號處理有初步認識。本文重點在於代碼實現的分析。 先對MFCC有個初步認識。 MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficents)是一種在自動語音和說話人識別中廣泛使用的特征。提取MFCC特征的過程包括 ...

Wed Jan 08 01:27:00 CST 2014 0 5901
特征工程系列:(三)特征對齊與表征

數據對齊 Z分數標准化     將數據轉換成服從標准正太分布的數據     $$     \hat x = \frac{x-\mu}{\sigma}     $$ 歸一化     將數據縮放到0-1之間,注意對於稀疏數據,最好不要使用歸一化,因為稀疏數據大部分是由0構成,歸一化之后 ...

Mon Jul 19 21:44:00 CST 2021 0 271
數值分析實驗之矩陣特征值(Python代碼

一、實驗目的 1.求矩陣的部分特征值問題具有十分重要的理論意義和應用價值; 2.掌握冪法、反冪法求矩陣的特征值和特征向量以及相應的程序設計; 3.掌握矩陣QR分解 二、實驗原理 冪法是一種計算矩陣主特征值(矩陣按模最大的特征值)及對應特征向量的迭代方法, 特別是用於大型稀疏矩陣 ...

Wed May 27 18:27:00 CST 2020 0 1328
視覺SLAM——特征點法與直接法對比以及主流開源方案對比 ORB LSD SVO DSO

前言單目視覺SLAM可以根據其前端視覺里程計或是后端優化的具體實現算法進行分類:前端可以分為特征點法與直接法,后端可以分為基於濾波器和基於非線性優化。其中在后端上目前已經公認基於非線性優化的方法在同等計算量的情況下,比濾波器能取得更好的結果。而前端的兩種方法則各有優劣。 本文將具體分析直接 ...

Sat Jun 13 01:10:00 CST 2020 0 556
html代碼對齊

情景:所有html代碼都在一行里面,我希望它們能按標准的格式換行對齊 問題沒有想象的那么復雜,直接搜索代碼在線格式化,直接把要對齊代碼復制粘貼上就可以了, 比如這個鏈接:http://tool.oschina.net/codeformat/html 原始代碼如下圖: 步驟 ...

Wed Jul 05 19:54:00 CST 2017 0 2475
phpstorm 代碼按列對齊

設置方式: Preference... -> Editor -> CodeStyle -> PHP -> Other -> Align key-value pai ...

Wed Mar 01 01:45:00 CST 2017 0 3366
 
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