ORB-SLAM3跑本地视频

最新推荐文章于 2024-05-06 21:20:51 发布
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本文档详细介绍了如何在Ubuntu系统中使用ORB-SLAM3框架运行本地视频。首先，你需要相机标定文件myvideo.yaml，接着在CMakeLists.txt中添加相应代码，并创建myvideo.cc文件。完成这些步骤后，重新编译ORB-SLAM3项目，你将得到myvideo执行文件，通过在该文件夹下打开终端并输入相关命令，即可顺利运行视频进行SLAM处理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

ORB-SLAM3跑本地视频


把录制的视频放入ORB-SLAM3文件夹内，文件命名为：myvideo.mp4
在同一目录下添加myvideo.yaml、myvideo.cc
在这里插入图片描述

1.相机标定文件–myvideo.yaml

%YAML:1.0
 
#--------------------------------------------------------------------------------------------
# Camera Parameters. Adjust them!
#--------------------------------------------------------------------------------------------
Camera.type: "PinHole"
 
# Camera calibration and distortion parameters (OpenCV)
Camera.fx: 614.3472290039062
Camera.fy: 613.3615112304688
Camera.cx: 314.36767578125
Camera.cy: 239.8182830810547
 
Camera.k1: 0.0
Camera.k2: 0.0
Camera
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视觉SLAM——ORB-SLAM3运行本地视频文件
小勇博客
03-24 4362
一.采用D435i摄像头采集一段视频video.mp4 二.准备好两个文件:myvideo.yaml和myvideo.cpp myvideo.yaml %YAML:1.0 #-------------------------------------------------------------------------------------------- # Camera Parameters. Adjust them! #--------------------------------------
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重点记录机器人和自动驾驶相关领域的技术，尤其是计算机视觉，视觉SLAM等，不仅有前言文献或必备算法的学习，也会有实际应用的点滴经验
10-26 3015
ORB-SLAM3算法1 已成功编译安装ORB-SLAM3到本地，本篇目的是用EuRoc开源数据来运行ORB-SLAM3，并生成轨迹，最后用evo评估工具来评估ORB-SLAM3生成的轨迹和真值轨迹。
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1、找ORB_SLAM3的github链接： UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3: ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial and Multi-Map SLAM (github.com)https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 2、根据Prerequisites中的说明，安装相关库 ——C++11 or C++0x Compiler ——Pangolin.
【Ubuntu18.04】ORB-SLAM3环境配置及RealSense运行自己的视频流
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07-15 895
另外，数据集文件名需要修改为euroc_examples.sh文件中对应的名称，例如MH_01_easy修改为MH01。修改ORB-SLAM3/euroc_examples.sh文件中的数据集地址。将下载的ORB-SLAM3文件放入ROS工作空间的src文件夹中并编译。不使用ROS运行的下载ASL格式的，使用ROS运行的下载ROS bag。为了构建和管理开发者自己的ROS工作空间，还需安装rosinstall。安装对应版本的ROS，本机安装的是ROS Melodic。4.修改其余4个文件中的地址，在地址。
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05-06 351
此时rgb文件夹下应该是0001.jpg 0002.jpg等等。先利用ffmpeg命令行，将视频转为帧，然后将他们的名字改成时间辍的形式。
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10-07 2306
参考教程：https://blog.youkuaiyun.com/ykwjt/article/details/88090748 这篇教程中关于使用自己的视频以运行ORB SLAM2好像有点问题，在和同学花了点时候解决了 注意：在文件夹ORB_SLAM2中建立下面的myvideo myvideo.yaml myvideo.cpp文件，以及自己的视频，如下图，否则会出现错误 一、新建myvideo.yaml cd ORB_SLAM2 #ORB_SLAM2的路径要根据自己的路径，我的ORB_SLAM2是在ros的工作空间里
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目前手上有一个特定的任务，做应急救援的视觉SLAM，目前公共数据集比较少，考虑自建数据集，从网络上爬虫火灾、地震的等手机录制的视频，应用一些现有成熟ORB-SLAM3系统到这个数据集上看效果，然后根据效果得到一些模型改进思路。首先制作相机标定文件，然后使用Cmake工程结合ORB-SLAM3，接着爬虫获取智能手机录制应急救援场景的视频文件，对应时间戳信息，将视频分成多帧图片，最后得到自制数据集。
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### 配置 ORB-SLAM2 和 ORB-SLAM3 运行环境 要在 Ubuntu 20.04 上成功配置 ORB-SLAM2 和 ORB-SLAM3 并使其与 ROS 实现无缝集成，需遵循以下方法： #### 安装依赖项 首先安装必要的软件包和工具链。这些包括编译器、构建工具以及 OpenCV 等库的支持。 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install build-essential cmake git libeigen3-dev libsuitesparse-dev \ libopencv-dev python3-catkin-tools ros-noetic-* -y ``` 上述命令会安装 CMake、Eigen 库、SuiteSparse 数学优化库、OpenCV 开发版本以及其他 ROS Noetic 所需的相关组件[^1]。 #### 下载并编译 ORB-SLAM2 和 ORB-SLAM3 克隆官方仓库到本地目录，并按照说明完成源码的下载与编译过程。 对于 **ORB-SLAM2**: ```bash git clone https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2.git cd ORB_SLAM2 chmod +x build.sh ./build.sh ``` 而对于 **ORB-SLAM3**, 类似操作适用于此项目结构: ```bash git clone https://github.com/UZI-CVSLAB/orb_slam3_ros.git cd orb_slam3_ros/ catkin_make source devel/setup.bash ``` 注意，在此过程中可能遇到路径设置问题；确认最终生成可执行二进制文件位于指定位置 `PATH/ORB_SLAM3/Examples/ROS` 即表明正确无误。 #### 启动节点和服务 为了验证整个系统的功能正常与否，可以开启多个终端窗口来分别启动不同的服务端口及数据流处理程序。 在一个新的 Terminal 中输入以下指令初始化核心通信框架： ```bash roscore ``` 接着于第二个 Tab 页面加载预先录制好的传感器数据集用于测试目的： ```bash rosbag play MH_01_easy.bag --clock ``` 最后一步是在第三个独立 Session 内调用实际算法逻辑模块本身： ```bash rosrun ORB_SLAM3 Mono Vocabulary/ORBvoc.txt Examples/Monocular/EuRoC.yaml ``` 以上三步共同协作实现了完整的视觉里程计解决方案演示效果展示[^2]。 通过这样的方式不仅完成了基础软硬件平台准备工作还确保了各子系统之间良好交互性能达到预期目标——即支持实时定位映射任务需求满足条件下的高效运作模式转换机制形成闭环控制体系架构设计思路清晰明确易于维护扩展性强等特点优势明显突出表现优异值得推广普及应用价值极高前景广阔未来潜力无限！
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