一.研究背景 视觉SLAM需要获取世界坐标系中点的深度. 世界坐标系到像素坐标系的转换为(深度即Z): 深度的获取一共分两种方式: a)主动式 RGB-D相机按照原理又分为结构光测距.ToF相机 ToF相机原理 b)被动 被动式无法精确得到点的深度值,因此存在深度的估计问题,按照主流相机的种类可以分为双目相机估计以及单目相机估计. 接下来详细介绍双目系统以及单目SLAM系统的深度估计问题 二.双目系统 双目相机模型如下图所示: (图源<视觉SLAM十四讲>) 要计算深度z,需要已知世界坐标系中

单目摄像头检测6D姿态 CVPR2019: ROI-10D: Monocular Lifting of 2D Detection to 6D Pose and Metric Shape 论文链接: https://arxiv.org/pdf/1812.02781.pdf 摘要 本文提出了一种端到端单目三维目标检测和度量形状检索的深度学习方法,将二维检测.定位和尺度估计提升到三维空间,提出了一种新的损失公式.三维实例化不需要单独优化这些数量,而是允许正确测量框的度量偏差.实验表明,本文提出的稀疏二

一.三角化 [1]三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出 三角化最早由高斯提出,并应用于测量学中.简单来讲就是:在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z),已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1, y1), X2(x2, y2),利用三角关系,恢复出三维点的深度信息z. (2)三角化公式 按照对极几何中的定义,设x1, x2为两个特征点的归一化坐标,则它们满足: s1x1 = s2Rx2 + t                                

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,

一.摘要 当前单目SLAM系统能够实时稳定地在静态环境中运行,但是由于缺乏明显的动态异常处理能力,在动态场景变化与运动中往往会失败.作者为解决高度动态环境中的问题,提出一种语义单目SLAM架构,结合基于特征和直接方法实现具有挑战的条件下系统的鲁棒性.作者所提出的方法利用专业概率模型从场景中提取的语义信息,使跟踪和建图的概率最大化依赖于那些相对于相机没有呈现相对运动的场景部分.在KITTI和Synia数据集上,作者展示了在动态环境中更稳定的姿态估计效果以及相比当前最好静态场景下不错的表现. 二.贡

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

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

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

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

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

官网有源代码和配置教程,地址是 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 1 安装必要工具 首先,有两个工具是需要提前安装的.即cmake和Git. sudo apt-get install cmake sudo apt-get install git 2 安装Pangolin,用于可视化和用户接口 安装依赖项: sudo apt-get install libglew-dev sudo apt-get install libpython2.7-dev 先转到一个

深圳市宁远电子提供的人脸识别模组可支持双目摄像头和3D结构光摄像头,在客户咨询中经常有被问到双目的为什么会比单目的成本高,区别在哪里,他们的适用于哪些场景呢?在此,深圳市宁远电子技术工程师就为大家详细解析,帮助大家选择更具性价比的人脸识别模组: 首先介绍一下单目摄像头,单目摄像头定义通过单目算法将实时非结构化的视频数据解析成结构化的数据,基于人的脸部特征,判断输入的人脸图像或者视频是否存在人脸 ,进而抓取面部关键信息的定位,分析获取性别及年龄等属性,可用于精准推广;能实时获取表情,可用作表情互动

6.5.3 单目操作符 语法 1.unary-expression: postfix-expression ++  unary-expression --  unary-expression unary-expression    cast-expression sizeof    unary-expression sizeof    ( type-name ) _Alignof    ( type-name ) unary-operator:    以下之一 &    *    +    -

Golang的单目(一元)运算符-地址操作符和接收操作符 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.Golang的单目(一元)运算符概述 常见的地址操作符: &: 取地址运算符,表示取一个变量的内存地址,它同时也属于一元操作符(也叫单目运算符). 举个例子:有一个变量Name := "yinzhengjie",使用"&Name"就获得一个十六进制的数字,该数字对应的就是Name变量的内存地址. *: 取值运算符,表示取一个

配套 OV2640摄像头:200W像素通用24P摄像头具有200万像素(1632x1232像素),其体积小.工作电压低,提供单片UXGA摄像和影像处理器的所有功能.通过SCCB总线控制,可以输出整帧.子采样.取窗口等方式的各种分辨率10位采样数据.该产品UXGA图像最高达到15帧/秒.用户可以完全控制图像质量.数据格式和传输方式.所有图像处理功能过程包括伽玛曲线.白平衡.饱和度.色度等都可以通过SCCB接口编程.OmmiVision图像传感器应用独有的传感器技术,通过减少或消除光学或电子缺陷如固

html 表单 dom 注意跟表单的name值一致 <script type="text/javascript"> function checkForm() { var theForm = document.form1; if(theForm.username.value=="") //html 表单 dom 注意跟表单的name值一致 { window.alert("用户名不能为空"); return false; }else if

相机的标定是所有人走进视觉世界需要做的第一件事,辣么多的视觉标定原理解释你可以随便在网上找到,这里只讲到底如何去实现,也算是给刚入门的朋友做个简单的分享. 1.单目相机标定的工程源码 首先请到同性交友网站Github上下载工程源码(https://github.com/Zhanggx0102/Camera_Calibration),注意以下几点: 1).这是一个MS Visual Studio 2010的工程源码(版本是201x都可以). 2).在编译运行之前请先在VS中配置好OpenCV(网上

在比较的魔法方法中,我们讨论了魔法方法其实就是重载了操作符,例如>.<.==等.而这里,我们继续讨论有关于数值的魔法方法. 1.单目运算符或单目运算函数 __pos__(self) 实现一个取正数的操作(比如 +some_object ,python调用__pos__函数) __neg__(self) 实现一个取负数的操作(比如 -some_object ) __abs__(self) 实现一个内建的abs()函数的行为 __invert__(self) 实现一个取反操作符(-操作符)的行为.

日益感觉到自己对深度学习的理解比较肤浅,这段且当做是以前的认识. 上上周去围观了泡泡机器人和AR酱联合举办的论坛.在圆桌阶段,章国峰老师提了一个问题:SLAM会被深度学习方法取代吗?这是一个很有趣的话题.参会的各位大咖基本认为SLAM的某些模块有可能会被深度学习的方法取代,但SLAM本身不会被取代.视+的CEO则认为SLAM整体上会被深度学习取代. 我的观点更倾向于前者.略有不同之处是,我认为整个前端(或者说是VO)有可能会被深度学习方法取代,而后端则不会. 前端的理由有两点: 前端是一个适合深

要编译ORB_SLAM2的ROS例程首先需要安装ROS,以及在ROS下安装usb_cam驱动并调用,最后搭建ORB_SLAM2. 1.ROS的安装 我的电脑安装的是ubuntu16.04系统,所以我安装的是2016年的发行版本ROS_Kinetic,一般的话ROS的版本是一年一更新,和ubuntu的系统更新保持同步.如果你的系统是ubuntu14.04,你可以安装2014年的发行版本ROS_Indigo. ROS_Kinetic在ubuntu16.04上的安装可以参考我的博客:点击链接地址 2.