视觉里程计：2D-2D 对极几何、3D-2D PnP、3D-3D ICP

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视觉里程计：2D-2D 对极几何、3D-2D PnP、3D-3D ICP

参考链接:https://mp.weixin.qq.com/s/89IHjqnw-JJ1Ak_YjWdHvA #include <iostream> #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/features2d/features2d.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp> #include <opencv2/calib3d/calib3d.hp…

SLAM入门之视觉里程计(1)：特征点的匹配

SLAM 主要分为两个部分:前端和后端,前端也就是视觉里程计(VO),它根据相邻图像的信息粗略的估计出相机的运动,给后端提供较好的初始值.VO的实现方法可以根据是否需要提取特征分为两类:基于特征点的方法,不使用特征点的直接方法. 基于特征点的VO运行稳定,对光照.动态物体不敏感. 图像特征点的提取和匹配是计算机视觉中的一个基本问题,在视觉SLAM中就需要首先找到相邻图像对应点的组合,根据这些匹配的点对计算出相机的位姿(相对初始位置,相机的旋转和平移). 本文对这段时间对特征点的学习做一个总结,主…

第三篇视觉里程计（VO）的初始化过程以及openvslam中的相关实现详解

视觉里程计(Visual Odometry, VO),通过使用相机提供的连续帧图像信息(以及局部地图,先不考虑)来估计相邻帧的相机运动,将这些相对运行转换为以第一帧为参考的位姿信息,就得到了相机载体(假设统一的刚体)的里程信息. 初始化实例在实例化跟踪器的时候会实例化一个初始化实例,有一些比较重要的参数需要注意下,看代码注释以及初始值,参数值也可以在yaml文件中自定义. // src/openvslam/module/initializer.h:83 //! max number of it…

视觉slam十四讲个人理解(ch7视觉里程计1)

参考博文::https://blog.csdn.net/david_han008/article/details/53560736 https://blog.csdn.net/n66040927/article/details/79163496?utm_source=blogxgwz3 ICP是指,利用点云的匹配关系,来求解相机的三维运动. PNP是利用已知的三维结构与图像的对应关系,来求解相机的三维运动. 对极几何,利用对极几何的约束,恢复出图像之间的相机的三维运动. 视觉里程计,分成特征提取…

SLAM入门之视觉里程计(2)：相机模型（内参数，外参数）

相机成像的过程实际是将真实的三维空间中的三维点映射到成像平面(二维空间)过程,可以简单的使用小孔成像模型来描述该过程,以了解成像过程中三维空间到二位图像空间的变换过程. 本文包含两部分内容,首先介绍小孔成像模型的各种几何关系:接着描述了成像过程中的四种坐标系(像素坐标,图像坐标,相机坐标,世界坐标)的变换关系. 小孔成像模型相机可以抽象为最简单的形式:一个小孔和一个成像平面,小孔位于成像平面和真实的三维场景之间,任何来自真实世界的光只有通过小孔才能到达成像平面.因此,在成像平面和通过小孔看到的…

SLAM入门之视觉里程计(5)：单应矩阵

在之前的博文OpenCV,计算两幅图像的单应矩阵,介绍调用OpenCV中的函数,通过4对对应的点的坐标计算两个图像之间单应矩阵\(H\),然后调用射影变换函数,将一幅图像变换到另一幅图像的视角中.当时只是知道通过单应矩阵,能够将图像1中的像素坐标\((u_1,v_1)\)变换到图像2中对应的位置上\((u_2,v_2)\),而没有深究其中的变换关系. 单应(Homography)是射影几何中的概念,又称为射影变换.它把一个射影平面上的点(三维齐次矢量)映射到另一个射影平面上,并且把直线映射为直线…

关于视觉里程计以及VI融合的相关研究（长期更新）

1. svo 源码:https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo 国内对齐文章源码的研究: (1)冯斌: 对其代码重写 https://github.com/yueying/OpenMVO 对原理的一步步分析http://fengbing.net/ (2)白巧克力: 对文章的具体分析:http://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/51083398 2. svo+msf 文章:见我的分享http://pan.baidu.c…