ORBSLAM2的運動估計簡介 ORBSLAM2中的運動估計核心方法就是3D-2D的PNP,而在跟蹤過程主要分為三種類型: 無運動模型的跟蹤,即基於參考幀的跟蹤; 基於勻速運動模型的跟蹤; 重定位; 上述三種方案,我們只介紹前兩種,重定位由於需要用到回環檢測 ...
Robotics Lab 圖像特征匹配 跟蹤與相機運動估計 圖像特征匹配 圖像特征點 攜帶攝像頭的機器人在運動過程中,會連續性地獲取多幀圖像,輔助其感知周圍環境和自身運動。時間序列上相連的兩幅或多幅圖像,通常存在相同的景物,只是它們在圖像中的位置不同。而位置的變換恰恰暗含了相機的運動,這時就需要相鄰圖像間的相似性匹配。 選取一大塊圖像區域進行運動估計是不可取的。已知圖像在計算機內部是以數字矩陣的形 ...
2019-01-24 21:41 0 1072 推薦指數:
ORBSLAM2的運動估計簡介 ORBSLAM2中的運動估計核心方法就是3D-2D的PNP,而在跟蹤過程主要分為三種類型: 無運動模型的跟蹤,即基於參考幀的跟蹤; 基於勻速運動模型的跟蹤; 重定位; 上述三種方案,我們只介紹前兩種,重定位由於需要用到回環檢測 ...
主要內容: 幀內預測、幀間預測 運動補償 運動估計 一、H.264的塊、幀內預測、幀間預測 H.264/ AVC標准中的基本預測技術是基於塊,像素塊預測編碼包括幀內(intra)塊預測和幀間 ...
Robotics Lab2——相機模型,點雲圖拼接與深度測量 Robotics_Lab2:1.通過對RGB-D相機參數讀取、畫面幀的拼接驗證,形成點雲圖,了解機器視覺中深度圖像處理的一般工作流程; 2.掌握OpenCV、Eigen、PCL等第三方圖像圖像庫的使用方法;3.嘗試自行搭建雙目 ...
《相機位姿估計0:基本原理之如何解PNP問題》 《相機位姿估計1:根據四個特征點估計相機姿態 ...
目錄 CSAPP Lab3: The Attack Lab 實驗介紹 Part I: Code Injection Level 1 Level 2 Level 3 Part II: Return-Oriented ...
思考題 Thinking 3.1 為什么我們在構造空閑進程鏈表時必須使用特定的插入的順序?(順序或者逆序) 為了保證鏈表中Env塊的順序和在envs中的順序相同 Thinking 3.2 思 ...
0.模型訓練:暫時跳過 CNN有監督,可以用BP訓練:http://www.mamicode.com/info-detail-2288678.html 1.參數: 1.1一開始混亂的點 (1)每個核有一個bias,每個核出一個通道的結果(一個特征)。 (2)fcweight1 ...
轉載請說明出處: http://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/54093689 最近利用單目相機在做三維重建相關的工作,下面總結一下攝像機運動對單目深度估計的影響。 單目方法求取深度的一般流程是 1設定待求取區域 ...