转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12358458.html 本文要点: ORB-SLAM2 单目初始化部分 论文内容介绍 ORB-SLAM2 单目初始化部分 代码结构介绍 写在前面 之前的 ORB-SLAM2 系列文章中,我们已经对 Tracking 线程做了介绍,但是当时我们跳过了 Tracking 线程中一个很重要的部分 -- 单目初始化.我们将在本文中,对 ORB-SLAM2 系统的单目初始化…

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12360913.html 本文要点: ORB-SLAM2 LocalMapping 线程 论文内容介绍 ORB-SLAM2 LocalMapping 线程 代码结构介绍 写在前面 之前的 ORB-SLAM2 系列文章中,我们已经对 Tracking 线程和其中的单目初始化部分进行了介绍.我们将在本文中,对 ORB-SLAM2 系统的 LocalMapping 线程进…

本文要点: ORB-SLAM2 Tracking 线程 论文内容介绍 ORB-SLAM2 Tracking 线程 代码结构介绍 写在前面 上一篇文章中我们已经对 ORB-SLAM2 系统有了一个概览性的了解.通过我绘制的详细的思维导图形式的程序导图,我们也可以很清晰地看出各个线程之间的关系,以及它们是如何和论文中的 System Overview 图对应上的. 依旧祭出该图,方便查看: 也再次献上我绘制的程序导图全图:ORB-SLAM2 程序导图 从这篇文章开始,我们将会进入 ORB-SLAM2…

作者:乔不思 来源:微信公众号|3D视觉工坊(系投稿) 3D视觉精品文章汇总:https://github.com/qxiaofan/awesome-3D-Vision-Papers/ 点击上方"3D视觉工坊",选择"星标" 干货第一时间送达 学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中,发现有很多知识点需要展开和深入,同时又需要对系统有整体的认知,为了强化记忆,记录该系列笔记,为自己图方便,也希望对大家有所启发. 因为知识有限,因此先记录初始化过程中的重要节点,并非全…

ORBSLAM2单目初始化过程 转自博客:https://blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/78560966 ORB单目模式的初始化过程可以分为以下四个阶段: 1 通过匹配选取两个可以作为起始两帧的初始帧 2 根据匹配计算两帧之间的位姿 3 三角化测量初始的特征点云深度,进而获得点云地图. 4 BA优化初始点云 在初始化后,单目模式和双目及RGBD模式一样,都是通过PNP来计算位姿. 下面,说一下初始化算法的步骤: 第一阶段:选取两个可以作…

单目初始化以及通过三角化恢复出地图点 单目的初始化有专门的初始化器,只有连续的两帧特征点均>100个才能够成功构建初始化器. ); 若成功获取满足特征点匹配条件的连续两帧,并行计算分解基础矩阵和单应矩阵(获取的点恰好位于同一个平面),得到帧间运动(位姿),vbTriangulated标记一组特征点能否进行三角化.mvIniP3D是cv::Point3f类型的一个容器,是个存放3D点的临时变量. 该函数对应Initialize.cpp文件,需要完成较多工作,后面再介绍. mpInitializer…

转载请注明出处,谢谢 原创作者:MingruiYU 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12347171.html *** 本文要点: ORB-SLAM2 简介 ORB-SLAM2 实体对象之间的关系 ORB-SLAM2 系统概览 (参考论文 + 代码) 以思维导图形式绘制的 ORB-SLAM2 程序导图 写在前面 最近准备开始做本科毕业设计,准备对 SLAM 系统中的回环检测模块下手.因为新冠疫情不知道什么时候才能返校,这次放假回家就带了个 mat…

转载请注明出处,谢谢 原创作者:Mingrui 原创链接:https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12369339.html 本文要点: ORB-SLAM2 LoopClosing 线程 论文内容介绍 ORB-SLAM2 LoopClosing 线程 代码结构介绍 写在前面 之前的 ORB-SLAM2 系列文章中,我们已经对 Tracking 线程和 LocalMapping 进行了介绍.我们将在本文中,对 ORB-SLAM2 系统的 LoopClosing 线程…

一. 通过对极约束并行计算F和H矩阵初始化 VO初始化目的是为了获得准确的帧间相对位姿,并通过三角化恢复出初始地图点.初始化方法要求适用于不同的场景(特别是平面场景),并且不要进行人为的干涉,例如选取视差大(large parallax)的场景(视差大代表相机移动会带来明显的图像变化,通常距离相机距离越远,距离相机光轴越近,视差越小).ORB-SLAM中并行计算了适用于平面场景的单应性矩阵H和一般场景下的基础矩阵F,然后通过打分选取合适的.ORB-SLAM的初始化要求是比较高的,只有在确定初始化…

无论单目.双目还是RGB-D,首先是将从摄像头或者数据集中读入的图像封装成Frame类型对象: 首先都需要将彩色图像处理成灰度图像,继而将图片封装成帧. (1) 单目 mCurrentFrame = Frame(mImGray, timestamp, mpIniORBextractor, mpORBextractor, mpORBVocabulary, mK, mDistCoef, mbf, mThDepth); 下面详细介绍一下单目创建帧的过程,首先来看Frame的数据结构,它有三个构造函数,…