SLAM/openCV基础笔记

SIFT与ORB算法解析及Mat矩阵详解
最新推荐文章于 2025-09-08 11:56:57 发布
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本文深入浅出地介绍了SIFT原理及其源码实现，并对ORB算法进行了通俗易懂的解读。此外，还详细解释了Mat矩阵（图像容器）的创建过程以及CV_8UC1、CV_8UC2等参数的具体含义。
SLAM中用到的opencv一些数据结构和函数
stevedish_xiaojia的博客
10-15 555
Keypoint 特征点 对特征点进行描述：有以下一些公有属性 Point2f pt：特征点的位置 Float angle：特殊点的方向，不同的特征检测算法方向的计算不一样的 Int class_id：表征这个点属于哪个类 Int octave: 表示从金字塔哪一层提取到的特征点 Float response: 代表着该关键点how good Float size：表明该点直径的大小...
从零开始学习SLAM：openCV
mt19930326的博客
10-27 2797
继续跟随《视觉SLAM十四讲》学习SLAM问题，由于理论方面已经有一些研究，主要缺乏的是在LINUX下的实战开发能力，因而从代码开始分析入手，同时对C++11进行回顾。 1. openCV 中的Mat类 Mat类用于存储图像信息，详细信息见 https://docs.opencv.org/3.1.0/d3/d63/classcv_1_1Mat.html ，这里我们主要针对几个常用的点展开来记录。 ...
视觉SLAM实践入门——（5）OpenCV之基本用法
floatinglong的博客
04-23 973
安装OpenCV 下载链接 https://opencv.org/releases/ 选择 OpenCV – 3.1.0 — Sources，下载并解压，得到opencv-3.1.0目录 先安装一些依赖项： sudo apt install build-essential libgtk2.0-dev libvtk5-dev libjpeg-dev libtiff5-dev libjasper-dev libopenexr-dev libtbb-dev 配置编译安装OpenCV cd.
OpenCV 2025路线图曝光：多模态融合+实时SLAM，计算机视觉未来3年发展方向深度解析
最新发布
2501_91798322的博客
09-08 1406
OpenCV 5.0路线图揭示的多模态融合和实时SLAM趋势，标志着计算机视觉进入了"感知+认知"的全新时代。从2025年1500亿美元的全球市场规模到2028年的技术成熟期，未来三年将是CV技术落地的黄金期。作为从业者，我们既要深入理解OpenCV等工具的技术细节，也要把握行业应用的真实需求，在技术理想与商业价值之间找到平衡点。多模态融合不仅是技术问题，更需要建立跨模态的认知框架；实时SLAM不仅是算法挑战，更关乎物理世界数字化的基础设施建设。
SLAM-基础opencv操作
02-25 1819
特征点的提取 //-- 第一步:检测 Oriented FAST 角点位置 Mat img_1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR); Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create(); std::vector<KeyPoint> keypoints_1； detector->de...
双目SLAM(2) opencv
a83025273的博客
01-15 200
一步步实现ORB-SLAM2 http://www.fengbing.net/ 1 opencv 测试 http://blog.youkuaiyun.com/u010480194/article/details/54288926 测试安装的opencv 版本 my_pc:~/Desktop$ python Python 2.7.6 [GCC 4.8.4] on linux2 ...
In file included from /home/dingym/SLAM/opencv-3.4.10/modules/stitching/include/opencv2/stitching.hpp:49, from /home/dingym/SLAM/opencv-3.4.10/modules/stitching/src/precomp.hpp:59, from /home/dingym/SLAM/opencv-3.4.10/modules/stitching/src/autocalib.cpp:43: /home/dingym/SLAM/opencv-3.4.10/modules/stitching/include/opencv2/stitching/detail/matchers.hpp:52:12: fatal error: opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp: 没有那个文件或目录 52 | # include "opencv2/xfeatures2d/cuda.hpp" | ^~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated. make[2]: *** [modules/stitching/CMakeFiles/opencv_stitching.dir/build.make:82：modules/stitching/CMakeFiles/opencv_stitching.dir/src/autocalib.cpp.o] 错误 1 make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:6772：modules/stitching/CMakeFiles/opencv_stitching.dir/all] 错误 2 make: *** [Makefile:166：all] 错误 2
06-04
用户提供了四个引用，这些引用似乎是从之前的对话中提取的笔记或记忆，但用户说“上述引用仅供参考，并不是用户真正的需求”，并要求我基于上一次的问题和回答。回顾用户的消息：-引用[1]、[2]、[3]描述了一个错误：...
SLAM学习笔记9：OpenCV模块1
qq_71734878的博客
11-19 536
数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。它提供了大量的开源图像算法，是计算机视觉中使用极广的图像处理算法库。计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。图像处理的旨在处理原始图像以应用某种变换，其目标通常是改进图像或将其作为某项特定任务的输入。
OpenCV4.5.3+OpenCV_contrib4.5.3配置笔记
qq_49850649的博客
12-29 3846
Win10+Visual Studio 2019 配置opencv和opencv_contrib
Ubuntu 16.04下编译安装OpenCV+OpenCV_Contrib笔记
weixin_48132327的博客
01-07 1579
一、下载安装包 https://github.com/opencv 二、安装依赖项 sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev sudo apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpe
opencv学习笔记
weixin_37079656的博客
08-27 837
对于原图像中的每个像素点 (x, y)，通过某种变换函数找到它在目标图像中对应的新位置 (x’, y’)。滤波的本质：通过一个小的滤波器（或称为核、模板）在图像上滑动，对每个像素邻域进行数学运算，得到新的像素值。基本原理：Laplacian是二阶微分算子，直接计算图像的拉普拉斯变换，对噪声更敏感但能检测更细的边缘。基本原理：Scharr算子是Sobel算子的改进版本，具有更高的旋转对称性和更好的边缘检测精度。原理：检查每个像素点，如果它在梯度方向上的幅值不是局部最大值，则将其抑制（设为0）。
0867-极智开发-解读Rabin-Karp算法及示例代码
02-23
0867_极智开发_解读Rabin-Karp算法及示例代码
一起自学SLAM算法：第3章-OpenCV图像处理
机器人研究猿-优快云
07-11 2166
图像处理是利用计算机对图像进行计算分析的技术，包括数字图像处理和计算机视觉两大技术领域。数字图像处理通过滤波、压缩、变换等算法对图像进行预处理；计算机视觉的目标是利用人工智能算法从图像中获取信息，比如图像识别、图像跟踪、图像测量等。OpenCV是一个实现数字图像处理和计算机视觉通用算法的开源跨平台库，其采用经实时性优化的C/C++代码编写，同时还支持Python、Matlab等接口调用。本书后续视觉SLAM相关章节中大量使用OpenCV库，因此本章需要让大家高屋建瓴，对OpenCV有一个整体的把握后，好对这
【OpenCV】视觉SLAM漫谈 (合集)
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08-22 1万+
视觉SLAM漫谈 (三): 研究点介绍
opencv与ORB SLAM提取orb特征点比较
Hcaroline
03-25 1944
     在ORB SLAM中，通过四叉树的方式存储关键点，使得图像上特征点分布均匀，便于追踪。此次实验分别用opencv接口和ORB SLAM实现特征点的提取，效果图如下： 实现程序： #include <iostream> //#include <opencv2/core/core.hpp> //#include <open...
c++ OpenCV绘制SLAM轨迹(3D点)
踏雪飞鸿的博客
12-30 3680
  下面代码主要功能:   - 读取保存有pose的文件,文件格式为:timestamp tx ty tz qw qx qy qz;   - 第3个参数dataset_i表示测试的第i个数据集的轨迹,代码中,直接将第i个数据集的groundtruth写死了.   - 用红色表示第一个文件中的轨迹,绿色表示第二个文件中的轨迹.   运行指令: ./drawTrajectory '...
视觉SLAM OpenCV 实践1
2401_87345388的博客
12-16 929
这段完整的代码实现了从图像读取、图像基本信息展示、图像像素遍历计时、图像复制（浅拷贝与深拷贝对比）以及图像显示等一系列操作，最后关闭所有创建的图像显示窗口并正常结束程序。通过这些操作，展示了 OpenCV 中图像相关的基础操作流程，同时也提及了更多复杂操作可参考官方文档进一步学习，整体涵盖了一个简单的图像处理小示例的多个关键环节。
视觉SLAM——OpenCV之Mat结构详解 数据成员和构造函数 创建Mat方法 遍历Mat方法
Manii
03-25 1514
OpenCV2加入了一个c++接口，使用Mat类数据结构，可以实现自动内存管理，且扩展性大大提高。Mat是一个类，由两个数据部分组成：矩阵头（包含矩阵尺寸、存储方法、存储地址等）和一个指向存储所有像素值矩阵的指针。Mat类最重要的一点是浅拷贝和深拷贝问题。
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