DBoW2库是University of Zaragoza里的Lopez等人开发的开源软件库. 由于在SLAM回环检测上的优异表现(特别是ORB-SLAM2),DBoW2库受到了广大SLAM爱好者的关注.本文希望通过深入解析DBoW2库及相关的DLoopDetector库,为读者后续使用这两个库提供参考. git地址: DBoW2 DLoopDetector 论文:Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences…

图像对应的bag-of-words向量\(v_t\) 假设词典总共有\(W\)个单词,那么每一幅图像能够用一个\(W\)维的向量表示 \((t_1, t_2, t_3, ..., t_W)\)其中 \[t_i = \frac{n_{id}}{n_{nd}}\log\frac{N}{n_i}\] 其中,\(n_{id}\)是单词i在当前帧图像中出现的次数,\(n_d\)是当前图像中所以单词的数目,\(n_i\)是词汇\(i\)在整个数据库中出现的次数,\(N\)是为所有图像中描述子的数目,\(\f…

本篇介绍DBoW2算法原理介绍,下篇介绍DBoW2的应用. DBow2算法 DBow2是一种高效的回环检测算法,DBOW2算法的全称为Bags of binary words for fast place recognition in image sequence,使用的特征检测算法为Fast,描述子使用的是brief描述子,(TODO:和DBow的区别在哪里?)是一种离线的方法. 二进制特征(ORB特征):Fast特征点+Brief描述子 (Hamming distance) 256bits的…

需要准备的知识点:http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5616653.html      http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5616664.html http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5616670.html http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5616679.html #include <iostream> #include <vector> //…

一.BoW算法 用OpenCV实现了最简单的BoW算法进行了一次小规模的图像检索任务,使用UKbench数据库,算法原理和网上的描述差不多,使用K-means算法进行聚类,这里使用KDTree算法进行特征量化,按照自己的理解计算了TF-IDF权重,使用余弦距离计算图像之间的相似性.下面给出关键函数依赖于OpenCV的实现: 如TF-IDF权重的计算,这里只是按照自己的理解实现了算法,有的地方传参不是很合适,不过不影响效果: std::vector<double> compute_TF(cv::…

由于在ORB-SLAM2中扩展图像识别模块,因此总结一下BoW算法,并对DBoW2库做简单介绍. 1. BoW算法 BoW算法即Bag of Words模型,是图像检索领域最常用的方法,也是基于内容的图像检索中最基础的算法.网络上有各种各样的原理分析,所以这里只是简单提一下. Bag of Words本是用于文本检索,后被引用与图像检索,和SIFT等出色的局部特征描述符共同使用(所以有时也叫Bag of Feature,BOF),表现出比暴力匹配效率更高的图像检索效果,它是直接使用K-means…

DBoW算法用于解决Place Recognition问题,ORB-SLAM,VINS-Mono等SLAM系统中的闭环检测模块均采用了该算法.来源于西班牙的Juan D. Tardos课题组. 主要是基于词袋模型(BoW)https://en.wikipedia.org/wiki/Bag-of-words_model_in_computer_vision.在10000张train image图像数据库中找到query image的匹配图像耗时<39ms,并有较高的召回率和较低的false pos…

本文转载请注明出处 —— polobymulberry-博客园 0x00 - 前言 mulberryAR是我业余时间弄的一个AR引擎,目前主要支持单目视觉SLAM+3D渲染,并且支持iOS端,但是该引擎也能很方便地移植到Android端.slam模块使用的是ORB-SLAM2,3d渲染模块使用的是VVSION渲染引擎.该引擎目前实现的功能为简单的3D模型摆放,用户可以对3D模型进行平移.旋转和缩放. 先放两张mulberryAR的效果图. 0x01 - 单目视觉SLAM模块 单目视觉SLAM模块…

上一篇提到,无论在单目.双目还是RGBD中,追踪得到的位姿都是有误差的.随着路径的不断延伸,前面帧的误差会一直传递到后面去,导致最后一帧的位姿在世界坐标系里的误差有可能非常大.除了利用优化方法在局部和全局调整位姿,也可以利用回环检测(loop closure)来优化位姿. 这件事情就好比一个人走在陌生的城市里,一开始还能分清东南西北,但随着在小街小巷转来转去,已经不知道自己在什么地方了.通过认真辨识周边环境,他可以建立起局部的地图信息(局部优化).再回忆以前走过的路径,他可以纠正一些以前的地图信…

ORB-SLAM程序提供了运行Monocular.Stereo和RGBD数据的程序.编译成功后,可以通过运行TUM的标准数据来验证程序是否成功.如果想自己测试一些数据,可以通过OpenCV提供的接口调起电脑的摄像头. 个人认为,ORB-SLAM是一个完整的单目SLAM实现,集合了当前流行的SLAM特性.作者的程序非常工程化,其中有诸多精度与运算量的权衡.具体总结如下. ORB-SLAM的优点: Tracking的平均时间约为20ms每帧,基本可以达到实时追踪(i5-5200,2.2GHz). 丢…