第四篇跟踪过程以及openvslam中的相关实现详解

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第四篇跟踪过程以及openvslam中的相关实现详解

在成功初始化之后,会创建地图以及局部地图. 创建地图在初始化正常过后,紧接着会创建地图 // src/openvslam/module/initializer.cc:67 // create new map, then check the state is succeeded or not create_map_for_monocular(curr_frm); 创建单目地图在init_matches_中,将所有匹配点对儿中没有三角化的位置标记为无效以初始帧为原点,设置当前帧的位姿创建初始…

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…

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…

第一篇特征提取以及openvslam中的相关实现详解

参考尺度空间理论金字塔当用一个机器视觉系统分析未知场景时,计算机没有办法预先知道图像中物体尺度,因此,我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述,获知感兴趣物体的最佳尺度.所以在很多时候,我们会在将图像构建为一系列不同尺度的图像集,在不同的尺度中去检测我们感兴趣的特征.比如:在Harr特征检测人脸的时候,因为我们并不知道图像中人脸的尺寸,所以需要生成一个不同大小的图像组成的金字塔,扫描其中每一幅图像来寻找可能的人脸. 图像金字塔化的一般步骤:首先,图像经过一个低通滤波器进行平滑(这个步骤会使图像变…

【HANA系列】【第四篇】SAP HANA XS使用服务器JavaScript Libraries详解

公众号:SAP Technical 本文作者:matinal 原文出处:http://www.cnblogs.com/SAPmatinal/ 原文链接:[HANA系列][第四篇]SAP HANA XS使用服务器JavaScript Libraries详解前言部分大家可以关注我的公众号,公众号里的排版更好,阅读更舒适. 正文部分上一篇我们讲了SAP HANA XS JavaScript的安全事项,这一篇讲一下JavaScript的资源库使用. 常规服务器端JavaScript程序中定义的…

Python笔记_第四篇_高阶编程_魔法(术)方法详解(重载的再详解)

1. 魔法方法是什么? 魔法方法(Magic Method)是Python比较独特的应用,它可以给你的类增加特殊的方法,如果你的对象实现了(重载),这些方法中的某一个,就会被Python所调用.正如装饰器类似,是对类/函数部分的提炼(装饰器是对关键功能部分的封装).一般情况下,是对类中方法和属性一种提炼. 2. 魔法方法详细解释: 前面我们用过__init__,__repr__,__str__等魔法方法,我们在这里做一个总结,查遗补漏,由于这个位置在Python中比较松散的表示.这里做一个分别的…