附: processFirstFrame(); processSecondFrame(); processFrame(); relocalizeFrame(SE3(Matrix3d::Iden ...
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:
附: processFirstFrame(); processSecondFrame(); processFrame(); relocalizeFrame(SE3(Matrix3d::Iden ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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,直接把要對齊的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 ...
設置方式: Preference... -> Editor -> CodeStyle -> PHP -> Other -> Align key-value pai ...