原文:視覺十四講:第七講_ORB特征點

.特征點 特征點是圖像里一些特別的地方,如角點 邊緣和區塊。比較著名有SIFT SURF ORB等。SIFT充分考慮了圖像變換過程中出現的光照 尺度 旋轉等變換,但是計算量非常大。而ORB是質量和性能之間比較好的折中。 特征點包含: 關鍵點 描述子 . ORB特性 提取ORB特性有兩個步驟:FAST角點提取 BRIEF描述子 .FAST關鍵點: .在圖像中選取像素p,假設它的亮度為 I p . ...

2020-07-05 16:59 0 528 推薦指數:

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視覺十四講:第八_光流法(特征追蹤)

1.直接法的引出 特征點估計相機運動的方法,主要是在關鍵和描述子的計算非常耗時;而且在紋理信息比較少的情況下,特征的數量會明顯減少。 解決方案: 1.保留特征,只計算關鍵,不計算描述子,然后使用光流法跟蹤特征的運動,從而實現特征的匹配。 2.只計算關鍵,不計算描述子。使用直接法計算 ...

Mon Aug 03 19:22:00 CST 2020 0 1299
視覺SLAM十四講(第二版)第七筆記

1. 理解圖像特征的意義, 並掌握在單幅圖像中提取出特征,及多幅圖像中匹配特征的方法。2. 理解對極幾何的原理,利用對極幾何的約束,恢復出圖像之間的攝像機的三維運動。3. 理解 PNP 問題,及利用已知三維結構與圖像的對應關系,求解攝像機的三維運動。4. 理解 ICP 問題,及利用雲的匹配 ...

Tue Sep 17 22:07:00 CST 2019 1 467
視覺slam十四講》之第7特征提取與匹配

特征 特征為圖像中具有代表性的區域, 可以為角,邊緣和區塊等。 特征是圖像信息的另一種數字表達形式。 特征具有以下性質: 可重復性( Repeatability):相同的“區域”可以在不同的圖像中被找到。 可區別性( Distinctiveness):不同的“區域 ...

Thu Nov 29 06:44:00 CST 2018 0 810
視覺十四講第七_3D-3D:ICP估計姿態

1.ICP 假設有一組配對好的3D, \(P={P_{1}, ..., P_{N}}\) , \(P^{'}={P_{1}^{'}, ..., P_{N}^{'}}\)。 有一個歐式變換R,t,使得: \(p_{i} = Rp^{'}_{i} + t\) 該問題可以用迭代最近(ICP)來求解 ...

Mon Jul 27 22:27:00 CST 2020 0 477
視覺slam十四講第七章課后習題7

版權聲明:本文為博主原創文章,轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/newneul/p/8544369.html 7、題目要求:在ICP程序中,將空間也作為優化變量考慮進來,程序應該如何書寫?最后結果會有何變化?   分析:在ICP例程中,本書使用的是自定義的一個 ...

Sun Mar 11 23:38:00 CST 2018 7 914
視覺slam十四講第七章課后習題6

過程中對於第一幀的RT我們不做優化,但是我們在添加節點時仍然要將第一幀在世界坐標系下的空間加入到圖中 ...

Mon Mar 12 07:46:00 CST 2018 0 1373
視覺SLAM十四講課后作業》第二

1.設線性⽅程 Ax = b,在 A 為⽅陣的前提下,請回答以下問題:1. 在什么條件下,x 有解且唯⼀? 非齊次線性方程在A的秩與[A|B]的秩相同時方程有解,當R(A)=R(A,B)=n時方程有 ...

Sat Mar 09 04:09:00 CST 2019 0 616
視覺十四講:第十_位姿圖

1.簡介 帶有相機位姿和空間的圖優化稱為BA,能夠有效的求解大范圍的定位與建圖問題,但是隨着時間,規模越來越大,計算效率會大幅下降。我們發現,特征點在優化問題中占了很大部分,經過若干次迭代之后,特征就會收斂,此時再進行優化的意義並不大,因此,在優化幾次后,可以把特征固定住,把他們看做位姿 ...

Tue Sep 08 18:45:00 CST 2020 0 456
 
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