(2)特征点匹配,并求旋转矩阵R和位移向量t

include头文件中有slamBase.h # pragma once // 各种头文件 // C++标准库 #include <fstream> #include <vector> using namespace std; // OpenCV #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> //PCL #include <pcl/io/pcd_io.h&…

c++ 知道旋转前后矩阵向量值求旋转矩阵c++/c#代码知道两个向量求他们的旋转矩阵

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/12115244.html 知道旋转前后矩阵向量值如何去求旋转矩阵R 的c++/c#代码??? 因为需要用到矩阵处理库所以需要先配置一.Eigen库的配置(VS2017) Eigen库下载: http://eigen.tuxfamily.org/index.php?title=Main_Page 下载文件并解压: 然后在自己的VS工程属性中的这个附加包含进去注意看清楚了是D:\Depen…

第二篇特征点匹配以及openvslam中的相关实现详解

配置文件在进入正题之前先做一些铺垫,在openvslam中,配置文件是必须要正确的以.yaml格式提供,通常需要指明使用的相机模型,ORB特征检测参数,跟踪参数等. #==============# # Camera Model # #==============# Camera.name: "EuRoC monocular" Camera.setup: "monocular" Camera.model: "perspective" # 相机内…

容斥原理应用(求1~r中有多少个数与n互素)

问题:求1~r中有多少个数与n互素. 对于这个问题由容斥原理,我们有3种写法,其实效率差不多.分别是:dfs,队列数组,位运算. 先说说位运算吧: 用二进制1,0来表示第几个素因子是否被用到,如m=3,三个因子是2,3,5,则i=3时二进制是011,表示第2.3个因子被用到 LL Solve(LL n,LL r) { vector<LL> p; for(LL i=2; i*i<=n; i++) { if(n%i==0) { p.push_back(i); while(n%i==0) n/…

OpenCV使用FLANN进行特征点匹配

使用FLANN进行特征点匹配目标在本教程中我们将涉及以下内容: 使用 FlannBasedMatcher 接口以及函数 FLANN 实现快速高效匹配( 快速最近邻逼近搜索函数库(Fast Approximate Nearest Neighbor Search Library) ) 理论代码这个教程的源代码如下所示.你还可以从以下链接下载得到源代码 #include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/c…

sift、surf、orb 特征提取及最优特征点匹配

目录 sift sift特征简介 sift特征提取步骤 surf surf特征简介 surf特征提取步骤 orb orb特征简介 orb特征提取算法代码实现特征提取特征匹配附录 sift sift特征简介 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征,即尺度不变特征变换,是一种计算机视觉的特征提取算法,用来侦测与描述图像中的局部性特征. 实质上,它是在不同的尺度空间上查找关键点(特征点),并计算出关键点的方向.SIFT所查找到的关键点是一些十分突出.…

OpenCvSharp 通过特征点匹配图片

现在的手游基本都是重复操作,一个动作要等好久,结束之后继续另一个动作.很麻烦,所以动起了自己写一个游戏辅助的心思. 这个辅助本身没什么难度,就是通过不断的截图,然后从这个截图中找出预先截好的能代表相应动作的按钮或者触发条件. 找到之后获取该子区域的左上角坐标,然后通过windows API调用鼠标或者键盘做操作就行了. 这里面最难的也就是找图了,因为要精准找图,而且最好能适应不同的分辨率下找图,所以在模板匹配的基础上,就有了SIFT和SURF的特征点找图方式. 在写的过程中查找资料,大都是C++…

opencv 增强现实（二）：特征点匹配

import cv2 as cv import numpy as np # def draw_keypoints(img, keypoints): # for kp in keypoints: # x, y = kp.pt # cv.circle(img, (int(x), int(y)), 2, (0, 255, 0)) # 两张键盘图片,用于特征匹配 img1 = cv.imread('../images/keyboard1.jpg') img2 = cv.imread('../images…

机器学习入门-数值特征-数据四分位特征 1.quantile(用于求给定分数位的数值) 2.plt.axvline(用于画出竖线) 3.pd.pcut(对特征进行分位数切分，生成新的特征)

函数说明: 1. .quantile(cut_list) 对DataFrame类型直接使用,用于求出给定列表中分数的数值,这里用来求出4分位出的数值 2. plt.axvline() # 用于画出图形中的竖线 3. pd.qcut(feature, cut_list, labels) 用于对特征进行切分,cut_list切分的分数位置,labels切分后新的标签值我们可以根据某个特征的四分位数值,给定这个特征一个新的四分位数值的特征四分位表示的是数值的中位数,1/4位和3/4位比…

（分解质因数模板）求 1~r 内与 n 互素的元素个数

void Solve(LL n){ ///分解质因数保存结果于p p.clear(); ; i*i<=n; i++) ){ p.push_back(i); ) n/=i; } ) p.push_back(n); } void dfs(LL k,LL t,LL s,LL n){ ///求与n互素个数 if(k==p.size()){ ) ans-=n/s; else ans+=n/s; return; } dfs(k+,t,s,n); dfs(k+,t+,s*p[k],n); } ///主函数内是…

图像特征点匹配C代码

#include "opencv2/core/core.hpp" #include "highgui.h" #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp" #include "opencv2/legac…

[OpenCV]DMatch类和KeyPoints类：特征点匹配

DMatch struct CV_EXPORTS_W_SIMPLE DMatch { CV_WRAP DMatch() : queryIdx(-), trainIdx(-), imgIdx(-), distance(FLT_MAX) {} CV_WRAP DMatch( int _queryIdx, int _trainIdx, float _distance ) : queryIdx(_queryIdx), trainIdx(_trainIdx), imgIdx(-), distance(_d…

opencv surf特征点匹配拼接源码

http://blog.csdn.net/huixingshao/article/details/42672073 /** * @file SURF_Homography * @brief SURF detector + descriptor + FLANN Matcher + FindHomography * @author A. Huaman */ #include <stdio.h> #include <iostream> #include <cv.h> #inc…

HDU XXXX：求[L,R]的素数数量（数位DP）

Problem G Time Limit : 2000/1000ms (Java/Other) Memory Limit : 131072/131072K (Java/Other) Total Submission(s) : 62 Accepted Submission(s) : 28 Font: Times New Roman | Verdana | Georgia Font Size: ← → Problem Description S number is the number wh…

OpenCV 使用FLANN进行特征点匹配

#include <stdio.h> #include <iostream> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/features2d/features2d.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" using namespace cv; void readme(); /** @function main */…

R语言学习——向量，矩阵

在R中,基本的数据结构有:向量,矩阵,数组,数据框,列表,因子,函数等. 向量:一系列同类型的有序元素构成. 向量是一维结构. 向量是R最简单的数据结构,在R中没有标量. 标量被看成1个元素的向量. 向量元素必须是同类型的. 由于向量是最简单的数据结构,因此本章中以向量为例子来解释各个概念. 矩阵:二维的同类型元素的集合. 矩阵由函数matrix创建. 矩阵需要输入行数,列数. 矩阵是二维的,引用元素可通过双下标做索引. 矩阵在物理实现时,是向量附加行列数属性来实现的,因此也可以通过向量的方式引…

2-2 R语言基础向量

#Vector 向量的三种创建方法,两个参数:类型,长度 > x <- vector("character",length=10)> x1 <- 1:4> x2 <- c(1,2,3,4)> x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致,R就会强制转换,将他们变为同一类型> x4 <- c("a","b","c",&q…

R的数据结构--向量

向量:用于存储数值型.字符型或逻辑型数据的一维数组,只可以包含一种数据向量的创建与运算创建向量 # 创建简单向量 l <- c(2, 2, 1, 3, 8) # [1] 2 2 1 3 8 # 创建一个1至5的向量 # : --> 至 # 1:5 --> 从1到5的5个整数 n <- 1:5 # [1] 1 2 3 4 5 # 创建向量,初始默认为逻辑值FALSE v <- vector(length = 4) # [1] FALSE FALSE FALSE FALSE…

R语言学习——向量

以下为在RStudio中输入 #为注释符,其后内容程序不执行 > #向量是用于储存数值型.字符型或者逻辑型数据的一维数组.执行组合功能的函数c()可用来创建向量.示例如下: > a<-c(1,2,5,3,6,-2,4)#数值型向量 > b<-c("one","two","three")#字符型向量 > c<-c(TRUE,TRUE,TRUE,FALSE,TRUE,FALSE)#逻辑型向量 > d&l…

R语言判断向量中是否存在一个元素

判断ori_data[,1]中是否存在元素a: a %in% ori_data[,1] 如果存在返回 true,否则返回 false …

R语言一个向量的值分派给另一个向量

group = sample(seq(1,10),size = 20,replace = T) #这20个组分别属于1,...,10 v = rnorm(length(unique(group)),0,1) 对组1,...,10分别分别赋值 vj = v[group] 把值分配到每个组…

左右手坐标系转换时R和T的具体形式分析

本文介绍了在计算机视觉的一些应用中,左手坐标系和右手坐标系之间转换时,旋转矩阵R和平移向量T的具体表达形式有哪些变化.…

一起做RGB-D SLAM (3)

第三讲特征提取与配准 2016.11 更新把原文的SIFT替换成了ORB,这样你可以在没有nonfree模块下使用本程序了. OpenCV可以使用 apt-get install libopencv-dev ,一样能成功. 因为换成了ORB,所以调整了good match的阈值,并且匹配时需要使用 Brute Force match. 请以现在的github上源码为准. 师兄:同学们大家好,又到我们每周一次的“一起做RGB-D SLAM”时间啦!大家还记得上周我们讲了什么东西吗? 小萝卜:等…

双目相机标定以及立体测距原理及OpenCV实现

单目相机标定的目标是获取相机的内参和外参,内参(1/dx,1/dy,Cx,Cy,f)表征了相机的内部结构参数,外参是相机的旋转矩阵R和平移向量t.内参中dx和dy是相机单个感光单元芯片的长度和宽度,是一个物理尺寸,有时候会有dx=dy,这时候感光单元是一个正方形.Cx和Cy分别代表相机感光芯片的中心点在x和y方向上可能存在的偏移,因为芯片在安装到相机模组上的时候,由于制造精度和组装工艺的影响,很难做到中心完全重合.f代表相机的焦距. 双目标定的第一步需要分别获取左右相机的内外参数,之后通过立体标…

3D-2D:PnP

PnP(Perspective-n-Point):当知道n个3D空间点及其投影位置时,估计相机位姿. 2D-2D的对极几何方法需要八个或八个以上的点对(以八点法为例),且存在着初始化.纯旋转和尺度的问题.然而,如果两张图像中,其中一张特征点的 3D 位置已知(特征点的 3D 位置可以由三角化,或者由 RGB-D 相机的深度图确定).那么最少只需三个点对(需要至少一个额外点验证结果)就可以估计相机运动. 因此,在双目或 RGB-D 的视觉里程计中,我们可以直接使用 PnP 估计相机运动. 而在单目…

ICP 算法

ICP 算法是一种点云到点云的配准方法. 在SLAM中通过空间点云的配准(可以通过相机或者3D激光雷达获取点云数据),可以估计相机运动(机器人运动,旋转矩阵R与平移向量t),累积配准,并不断回环检测,可以保证机器人定位的精度. 想象三维空间中两组点云PL(参考点) 以及 PR(目标点): 1. 在PL和PR中寻找最近点(对于稀疏点云的微小运动,寻找欧拉空间最近点:对于密集点云或者较大运动,可能需要寻找描述子之间距离的最近点)注意理解:这里最近点的意思是在各自点云坐标系中的坐标距离最近,而不是同一…