原文:第四篇 跟蹤過程以及openvslam中的相關實現詳解

在成功初始化之后,會創建地圖以及局部地圖。 創建地圖 在初始化正常過后,緊接着會創建地圖 計算lm的描述子 一個lm可能被很多幀看到,每個幀中由於拍攝的時間 空間 光照條件的原因導致相同的特征點的描述子會稍微不同,通過計算找到一個與其他描述子距離相近的描述子作為最終lm的描述子。 計算lm的幾何信息 計算初始關鍵幀的中位深度值 將關鍵幀中的lm 世界坐標系 轉為關鍵幀坐標系下,對深度排序后獲取中間 ...

2019-09-12 16:40 0 844 推薦指數:

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第三 視覺里程計(VO)的初始化過程以及openvslam相關實現詳解

視覺里程計(Visual Odometry, VO),通過使用相機提供的連續幀圖像信息(以及局部地圖,先不考慮)來估計相鄰幀的相機運動,將這些相對運行轉換為以第一幀為參考的位姿信息,就得到了相機載體(假設統一的剛體)的里程信息。先上一張本文主要內容的框圖: 初始化實例 在實例化跟蹤 ...

Thu Sep 05 02:28:00 CST 2019 0 1214
第二 特征點匹配以及openvslam相關實現詳解

配置文件 在進入正題之前先做一些鋪墊,在openvslam,配置文件是必須要正確的以.yaml格式提供,通常需要指明使用的相機模型,ORB特征檢測參數,跟蹤參數等。 相機參數 可以看到openvslam支持單目(Monocular)、雙目(Stereo)以及RGBD相機,成像模型 ...

Tue Sep 03 03:28:00 CST 2019 1 1435
第一 特征提取以及openvslam相關實現詳解

尺度空間 參考尺度空間理論 金字塔 當用一個機器視覺系統分析未知場景時,計算機沒有辦法預先知道圖像物體尺度,因此,我們需要同時考慮圖像在多尺度下的描述,獲知感興趣物體的最佳尺度。所以在很多時候,我們會在將圖像構建為一系列不同尺度的圖像集,在不同的尺度中去檢測我們感興趣的特征 ...

Sat Aug 31 22:01:00 CST 2019 0 1490
第四篇:記錄相關操作

一 介紹 MySQL數據操作: DML ======================================================== 在MySQL管理軟件,可以通過SQL語句中的DML語言來實現數據的操作,包括 使用INSERT實現數據的插入 UPDATE ...

Tue Aug 01 19:33:00 CST 2017 1 9693
DAX 第四篇:CALCULATE詳解

CALCULATE()函數是DAX中最復雜的函數,用於計算由指定過濾器修改的上下文中的表達式。 第一個參數是用於計算聚合值的度量,后面的參數是可選的過濾器,共有兩種類型: ...

Tue Jul 23 21:20:00 CST 2019 0 2409
數據分析 第四篇相關分析

相關分析是數據分析的一個基本方法,可以用於發現不同變量之間的關聯性,關聯是指數據之間變化的相似性,這可以通過相關系數來描述。發現相關性可以幫助你預測未來,而發現因果關系意味着你可以改變世界。 一,協方差和相關系數 如果隨機變量X和Y是相互獨立的,那么協方差 Cov(X,Y) = E ...

Tue Oct 23 18:55:00 CST 2018 4 6235
第四篇:SQL

前言 確實,關於SQL的學習資料,各類文檔在網上到處都是。但它們絕大多數的出發點都局限在舊有關系數據庫里,內容近乎千一律。而在當今大數據的浪潮下,SQL早就被賦予了新的責任和意義。 本篇,筆者將結合過去在A公司和T公司大數據部門的學習工作經歷,對傳統SQL ...

Fri Mar 18 03:46:00 CST 2016 0 4021
第四篇:JMeter 性能測試基本過程及示例

jmeter 為性能測試提供了一下特色: jmeter 可以對測試靜態資源(例如 js、html 等)以及動態資源(例如 php、jsp、ajax 等等)進行性能測試jmeter 可以挖掘出系統最大 ...

Fri Jan 18 02:32:00 CST 2019 2 36434
 
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