VSLAM研究了几十年,新的东西不是很多,三维重建的VSLAM方法可以用一篇文章总结一下. 此文是一个好的视觉SLAM综述,对视觉SLAM总结比较全面,是SLAM那本书的很好的补充.介绍了基于滤波器的方法.基于前后端的方法.且介绍了几个SensorFusion方法,总结比较全面.并且文中给出了代码的下载链接,比较方便. 原文链接:Visual SLAM算法笔记 摘抄部分,如有不适,请联系删除或者移步原文链接 一.Visual-Inertial Odometry算法笔记 名字缩写太多,我有点凌乱了

ORB-SLAM是一种基于ORB特征的三维定位与地图构建算法(SLAM)[1].该算法由Raul Mur-Artal,J. M. M. Montiel和Juan D. Tardos于2015年发表在IEEE Transactions on Robotics.ORB-SLAM基于PTAM架构,增加了地图初始化和闭环检测的功能,优化了关键帧选取和地图构建的方法,在处理速度.追踪效果和地图精度上都取得了不错的效果.要注意ORB-SLAM构建的地图是稀疏的. ORB-SLAM一开始基于monocular

ORB-SLAM作为单目SLAM,其精度很大程度上决定于帧与帧之间的位姿优化的是否准确.因此优化(optimization)在ORB-SLAM里面扮演了很重要的角色.这一小节探讨一下ORB-SLAM里用到的优化. ORB-SLAM选用g2o作为图优化的方法,关于g2o可以参考http://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html. 一.为什么要优化 因为摄像机标定(camera calibration)和追踪(tracking)的精度不够.摄像机标定的误

一.前言 Wish3D出品的Smart3D系列教程中,前面一讲说明了小物件的照片三维重建,相信大家对建模的流程有了一定的了解.这次讲解中,我们将演示说明以一组无人机倾斜摄影照片为原始数据,通过Smart3D建模软件,重建生成三维地形的过程.与上次不同的是,这次的建模需要对导入的照片预先做一些处理,详情后面会一一说明. 二.工具材料 包括Smart3D建模软件,一组垂直拍摄而且多角度.重叠度满足重建要求的航片.航片对应的pos数据文件 三.方法步骤 关于通过无人机航拍的照片,照片进行三维重建生产模

一.前言 Wish3D出品的Smart3D系列教程已经推出3讲了,分别是关于倾斜摄影三维建模原理应用.照片采集技巧.Smart3D各个功能模块的作用,它们都是围绕Smart3D建模软件进行的讲解.那么,在这次的第四讲中,我们将通过实际建模操作,围绕小物件照片的三维重建来说明Smart3D建模软件的处理流程. 二.工具材料 Smart3D建模软件.手机.茶叶罐.报纸 三.方法步骤 (一)拍照 本次实战演练是关于小物件的照片三维重建,基于较好的建模效果,我们需要选择一个有色彩识别度且不透明的小物件,

[摘要] 近年来,倾斜摄影测量技术是国际测绘遥感领域近年发展起来的一项高新技术,利用照片进行三维重建成为一项关键性的技术.Smart3D软件,是照片三维重建主流软件之一,本文将就Smart3D建模软件,围绕它的几个模块功能:ContextCapture Master.ContextCapture Engine.ContextCapture SceneComposer.ContextCapture Settings.Acute3D Viewer,一一说明阐述各自的功能应用以及配合机制. [关键词]

一.照片采集的实用概念 根据照片进行三维重建的过程中,有人没怎么遇到坑,有人被坑的不轻.可能是模型的纹理失真,模型的法线错了,模型会生成我们各种也想不到的结果,那么,是什么导致三维重建效果这么差的?是建模操作中哪一步设置错了?还是航拍之前的航带准备不充分还是天气光照的影响?今天我将和大家一起好好说说建模前期都有哪些拍照要求和技巧. 首先,在这之前,我先说明几个专业词汇概念,有助于后面文章的理解. [内方位元素]:指的是相机的内部参数,包括相机传感器的尺寸.镜头焦距.像平面主点的位置坐标.镜头畸变

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

单目SLAM地图初始化的目标是构建初始的三维点云.由于不能仅仅从单帧得到深度信息,因此需要从图像序列中选取两帧以上的图像,估计摄像机姿态并重建出初始的三维点云. ORB-SLAM中提到,地图初始化常见的方法有三种. 方法一 追踪一个已知物体.单帧图像的每一个点都对应于空间的一条射线.通过不同角度不同位置扫描同一个物体,期望能够将三维点的不确定性缩小到可接受的范围. 方法二 基于假设空间存在一个平面物体,选取两帧不同位置的图像,通过计算Homography来估计位姿.这类方法在视差较小或者平面上的

最近在读ORB-SLAM的代码,虽然代码注释算比较多了,但各种类和变量互相引用,看起来有点痛苦.索性总结了一下Tracking部分的代码结构,希望能抓住主要思路,不掉坑里. 追踪 追踪部分的主要思路是在当前帧和(局部)地图之间寻找尽可能多的对应关系,来优化当前帧的位姿. 作者在追踪这部分主要用了几种模型:运动模型(Tracking with motion model).关键帧(Tracking with reference key frame)和重定位(Relocalization). 下面一一

主要参考http://blog.csdn.net/dourenyin/article/details/48055441 1.编译g2o的过程中, 先是出现Eigen3依赖项的问题,要求Eigen3最低版本是3.1.0,而我的ROS上的版本是3.0.5. 于是下载了一个3.2.7的包进行编译并安装. 执行make命令,又出现如下两个错误. 解决方法:通过命令查看 $ gcc -march=native -Q --help=target | grep march 接下来修改CMakelists.tx

[效果演示] 根据脚部的骨骼CT扫描的照片,利用VTK完成读取和三维重建. [程序实现] void main () { vtkRenderer *aRenderer = vtkRenderer::New(); vtkRenderWindow *renWin = vtkRenderWindow::New(); renWin->AddRenderer(aRenderer); vtkRenderWindowInteractor *iren = vtkRenderWindowInteractor::Ne

1. 编译完成之后就可以使用了,按照说明我们可以知道,首先开启roscore

1.下载代码   https://github.com/raulmur/ORB_SLAM/    (同时也可以看看作者的牛叉论文,我是打算先用代码,再回头看论文) 2.打开后如下 就好像是用一件新产品一样,我们首先要看一下说明书“README.md”, README.md介绍了很多关于这个工程的东西,比如作者,发表的论文,研究的人员,代码的下载以及更新 那么我们首先从有用的信息开始操作:(备注:以下内容都是我的个人理解,都是别人的东西,我拿来学习而已) 3.解决依赖项 3.1 Boost   :

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op

ORBSLAM2的关键帧简介 图像插入频率过高会导致信息冗余度快速增加,而这些冗余的信息对系统的精度却十分有限,甚至没有提高,反而消耗了更多的计算资源.这等于吃力不讨好. 关键帧的目的在于,适当地降低信息冗余度,减少计算机资源的损耗,保证系统的平稳运行. ORBSLAM2也是沿袭PTAM的方案,将定位和建图分成两个线程,不过ORBSLAM2还增加了回环这个线程,在关键帧的问题上做了更灵活的处理,使得系统的跟踪更流畅和稳定. 接下来我们将按照ORBSLAM2源码中的方案将内容分成两个部分进行介绍:

v当我们构建成功了viz,就可以使用3维效果给我们提供的便利,进一步进行一些3维的操作. 在这个动画中,注意图片后面的那个黑线,对应的是相机的位置. /*------------------------------------------------------------------------------------------*\ This file contains material supporting chapter 11 of the book: OpenCV3 Computer 

<OpenCV计算机视觉编程攻略(第3版)>这套书已经出到第3版了,如果你非要我说这本书有多好,我说不出来:只是很多我第一手的例子都是来源于这本书的-相比较OpenCV官方提供的代码,这本书的例子提供了更好的帮助.所以说这里我还将继续这个工作,将来我自己出书的时候这种模式也是可选的.      这里我要做的是第11章,关于3维重建的相关内容.[读书,做例子,多么轻松的学生岁月--] 例子11.2.1 获得图片的角点并且绘制出来. // GOCVHelper.cpp : 定义控制台应用程序的入口

之前研究过一些回环检测的内容,首先要看的自然是用词袋回环的鼻祖和正当继承人(没有冒犯VINS和LDSO的意思)ORB-SLAM.下面是我的代码注释.因为代码都是自己手打的,不是在源码上注释的,所以一些我觉得不是太重要的被略过了,可能也会有一些typo. ORB的回环策略比较偏向seq-SLAM的思路,通过共视帧打包的关系,比较每个包的相似值,而非只是关注单帧和单帧的匹配,这个思路是比较合适的,但是VINS和LDSO两位后来者用实际行动证明了我不太看中你这种思路,两个都没有用.后续我会介绍一些VI

项目地址:http://phototour.cs.washington.edu/ Photo Tourism是华盛顿大学的SFM重建的过程 Paper:Photo Tourism: Exploring Photo Collections in 3D 文章提出的方法如下: (1)提取SIFT特征点: (2)每两幅图像之间进行SIFT特征点进行匹配: 匹配过程中首先采用了KD-TREE的方法对最近邻的特征点进行匹配,然后采用了多视角几何进行限制.值得注意的是多视角的几何限制,在多视角的图像匹配中经常