ORB-SLAM3 初始化器 (Initializer.cpp) 函数解读

最新推荐文章于 2025-12-02 23:40:44 发布
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本文深入解析ORB-SLAM3的Initializer.cpp文件，介绍如何通过特征匹配、基础矩阵估计、RANSAC算法、三角化重建及地图优化等步骤，实现相机初始位姿估计和地图构建，为系统提供稳定可靠的起点。

ORB-SLAM3 初始化器 (Initializer.cpp) 函数解读

ORB-SLAM3是一种基于视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的系统，用于室内和室外环境中的实时定位和地图构建。在ORB-SLAM3中，Initializer.cpp文件包含了初始化器的实现代码，该初始化器负责估计初始的相机位置和地图。

初始化器起始于一个由两帧图像构成的初始匹配，以下是关于ORB-SLAM3初始化器函数的详细分析。

void Initializer::Initialize(const Frame &Frame1, const Frame &Frame2,
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ORB-SLAM3 单目地图初始化（终结篇）
3D视觉工坊
12-16 1535
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达一、前言请阅读本文之前最好把ORB-SLAM3的单目初始化过程再过一遍（ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)、超详细解读OR...
ORBSLAM2总结系列——初始化
qq_43558367的博客
10-16 548
ORBSLAM2总结系列——初始化理论知识点初始化流程单目 该系列出现，是因为之前都是没成系统的总结相关slam系统，现在对很多工具，理论都有了相应熟悉了解后，希望日后可以回读该系列，即可快速记起该slam系统的细节。暂时来说比较零散，后面会不断迭代紧凑，并可能与其他经典联动或触类旁通，相互学习，最终熟悉了解后，可以自己写一个slam系统。 理论知识点 初始化流程 单目 ORBmatcher::SearchForInitialization（） Initializer::Initializ
ORB_SLAM2 一直初始化无法建图
qq_40840633的博客
03-30 2928
使用orb_slam2跑自己数据时，一直初始化无法建图。需要改两个bug 第一个bug 将src文件夹下的Initializer.cc 892行 if(cosParallax<0.99998){ vbGood[vMatches12[i].first]=true; } 改为 if(cosParallax<0.99998){ vbGood[vMatches12[i].first]=true; nGood++; } 第二个bug ORBmatcher.cc文件第478行 int bin =
ORB-SLAM2从理论到代码实现（七）：Tracking.cc程序详解（中）
qq_20123207的博客
09-14 2739
本人邮箱jinbo666888@qq.com,欢迎交流！ 这篇博客接上一篇的内容，继续看tracking线程。   void Tracking::MonocularInitialization()（StereoInitialization()由于类似，不再赘述） 步骤 1. 当第一次进入该方法的时候，没有先前的帧数据，将当前帧保存为初始帧和最后一帧，并初始化一个初始化器。 2....
ORBSLAM3 VIO初始化
半不闲居士的博客
03-17 5357
按照规矩，先讲一下ORBSLAM3中的初始化大致流程 根据ORB-SLAM3的论文介绍， IMU的初始化方法是基于下面3点： 1） 纯视觉SLAM可以提供很好的位姿估计，所以可以用纯视觉的结果来改善IMU的估计； 2） 显示地将尺度表示为一个优化的变量， 尺度会更快地收敛； 3）在IMU初始化阶段，忽略传感器的不确定度将会产生更多不可预知错误。 整个初始化过程分为： 1.Vision-only MAP Estimation； 2.Inertial-only MAP Estima...
ORB-SLAM2学习笔记——Initialize函数
weixin_51326570的博客
03-13 811
Initialize ////mvIniMatches:帧1特征点在帧2中的匹配 //Rcw,tcw:待求相机位姿 //mvIniP3D:成功匹配点的空间3D坐标 //vbTriangulated:成功三角测量--ture,三角测量失败--false bool Initializer::Initialize(const Frame &CurrentFrame, const vector<int> &vMatches12, cv::Mat &R21, cv::Mat &am
用自己的单目&双目相机在ROS 下实现双目ORB_SLAM2
站在巨人的肩膀上coding
04-16 6996
用自己的双目相机在ROS 下实现双目ORB_SLAM2参考博客ROS下单目SLAMhttps://blog.csdn.net/goding_learning/article/details/52950993 配置ROS下的ORB_SLAM2第一步、先准备好基本依赖   1.1安装pangolin1. $ sudo apt-get install libglew-dev   #安装Glew  2. ...
ORB-SLAM代码详解之SLAM系统初始化
I AM BACK
02-08 9425
systemh systemc的SystemSystemsystem.h这里包含了整个SLAM系统所需要的一起，通过看这个文件可以对ORB-SLAM系统有什么有一个大概的了解。不过之前我们需要对于多线程了解一些基本的东西——信号量【1】和多线程【2】。具体注释如下：/** * This file is part of ORB-SLAM2. * * Copyright (C) 2014-2016 Ra
orbslam2初始化流程
batmanShu的博客
05-10 1346
这里总结一下orbslam2的初始化过程，和之前vins的视觉初始化比较看看有什么不同 程序入口 orbslam2单目的程序入口为 // Pass the image to the SLAM system SLAM.TrackMonocular(im,tframe); 我们都知道orbslam2分成三个线程并行，初始化部分是在tracking线程中进行的 void Tracking::Track() { // track包含两部分：估计运动、跟踪局部地图
Rex-Omni：Detect Anything via Next Point Prediction——通过下一个点预测检测任何事物
Together_CZ的博客
11-30 856
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2008-2010
课题分离
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2、统一分辨率：对不同的输入尺度，使用上下采样变的统一/如 ASFF-L0 对应 P3 尺度，将 P4、P5 上采样到 P3 的分辨率）。3、单阶段检测使用不同层级的特征去检测不同尺寸的目标，（低层→小目标、高层→大目标），1、再单阶段检测中，特征金字塔的不同层对应不同的尺度—（低层→小目标、高层→大目标）；1、层次对齐，特征金字塔的不同层级，先将其他层级的特征上下参，和当前层级额分辨率一致。2、空间加权融合，对齐后的三个尺度特征，学习三个空间权重，最后挨个加权融合。上下采样后空间对齐误差大。
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作者对于ZS3和GZS3的新定义方式，还是比较有意思简单来说就是把语义分割看成两个部分先对图像进行分块，例如RR表示多个区域，这些区域不重叠然后找到一种标签映射关系LL，用于将这些区域映射到标签集合。
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针对图像中的噪声，我们可以使用Halcon的均值滤波算子来去除噪声
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【免费下载】优质的计算机视觉专著
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•在feature map上滑动窗口•建一个神经网络用于物体分类+框位置的回归•滑动窗口的位置提供了物体的大体位置信息•框的回归提供了框更精确的位置。
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