光度标定(Photometric Camera Calibration)是DSO(Direct Sparse Odometry)论文中比较特别的一部分.常规的vSLAM不太考虑光度标定的问题.比如基于特征点的vSLAM,由于特征描述一般会有光照不变性,对图像的亮度值并不敏感.而在直接法(direct method)中,由于姿态估计以图像的亮度值为出发点,亮度值的准确度会影响算法的精度和稳定性.因此,作者引入了光度标定的概念,利用精细的相机成像模型,标定成像过程中的光度参数,并用这些参数校正图像亮…

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12425855.html 本文要点: dso 配置安装 dso 离线数据集运行示例 dso_ros 配置安装 解决报错 DSO missing from command line 解决运行时报错 Couldn't find executable named dso_live 手机摄像头标定 参数以相应格式填入 DSO 的相机标定文件 以 Android 手机摄像头为…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:解洪文 导语 随着最近几年机器人.无人机.无人驾驶.VR/AR的火爆,SLAM技术也为大家熟知,被认为是这些领域的关键技术之一.本文对SLAM技术及其发展进行简要介绍,分析视觉SLAM系统的关键问题以及在实际应用中的难点,并对SLAM的未来进行展望. 1. SLAM技术 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping),同步定位与地图构建,最早在机器人领域提出,它指的是:机器人从未知环境的未知地…

作者朱尊杰,公众号:计算机视觉life,编辑成员 一 主要针对自动驾驶: 1.KITTI数据集: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php(RGB+Lidar+GPS+IMU) KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集.该数据集用于评测立体图像 (stereo),光流 (optical flow),视觉里程计(visual odometry),3D物体检测…

从数据流的角度讲一遍 DSO 代码框架. DSO 的入口是 FullSystem::addActiveFrame,输入的影像生成 FrameHessian 和 FrameShell 的 Object,FrameShell 是 FrameHessian 的成员变量,FrameHessian 保存影像信息,FrameShell 保存帧的位置姿态信息.代码中一般用 fh 指针变量指向当前帧的 FrameHessian.在处理完成当前帧之后,会删除 FrameHessian,而保存 FrameShell…

开篇第一篇就写一个paper reading吧,用markdown+vim写东西切换中英文挺麻烦的,有些就偷懒都用英文写了. Stereo DSO: Large-Scale Direct Sparse Visual Odometry with Stereo Cameras Abstract Optimization objectives: intrinsic/extrinsic parameters of all keyframes all selected pixels' depth Inte…

这里不想解释怎么 marginalize,什么是 First-Estimates Jacobian (FEJ).这里只看看代码,看看Hessian矩阵是怎么构造出来的. 1 优化流程 整个优化过程,也是 Levenberg–Marquardt 的优化过程,这个优化过程在函数 FullSystem::makeKeyFrame() 中被调用,也是在确定当前帧成为关键帧,并且用当前帧激活了窗口中其他帧的 immaturePoints 之后.过程在 FullSystem::optimize() 函数中.…

dso 1.1. Motivation 本文提出的单目视觉测距法的直接和稀疏公式是出于以下考虑因素; (1)直接: 关键点的主要优点之一是它们能够为使用现成的商品相机拍摄的图像中存在的光度和几何失真提供稳健性.例如自动曝光变化,非线性响应功能(伽马校正/白平衡),镜头衰减(渐晕),去连接伪像,或甚至由滚动快门引起的强烈几何失真. 同时,对于介绍中提到的所有用例,数百万台设备(并且已经)配备了专门用于为计算机视觉算法提供数据的摄像机,而不是为人类消费捕获图像.这些摄像机应该并且将被设计为提供完整的…

接上一篇博客<直接法光度误差导数推导>,DSO 代码中 CoarseInitializer::trackFrame 目的是优化两帧(ref frame 和 new frame)之间的相对状态和 ref frame 中所有点的逆深度. 在代码中出现了变量Hsc和变量bsc,其中的"sc"是指 Schur Complement.依据这个事实就能够确定整个优化过程的所有细节. 一下假设 ref frame 上需要优化逆深度的点共有 N 个. 首先构建 Gauss Newton 方…

1. Abstract 通过一种Unified Omnidirectional Model作为投影方程. 这种方式可以使用图像的所有内容包括有强畸变的区域,而现存的视觉里程计方案只能修正或者切掉来使用部分图像. 关键帧窗口中的模型参数是被联合优化的,包括相机的内外参,3D地图点,仿射亮度参数. 因为大FoV,帧间的重合区域更大,并且更spatially distributed. 我们的算法更牛逼. 1. Introduction 我们用了一个unified omnidirectional mod…