SLAM/openCV基础笔记

最新推荐文章于 2024-12-16 20:08:51 发布
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分类专栏： SLAM
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。

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SLAM中用到的opencv一些数据结构和函数
stevedish_xiaojia的博客
10-15 534
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 2769
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
04-23 950
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.
SLAM-基础opencv操作
02-25 1790
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
01-15 186
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 ...
SLAM学习笔记9：OpenCV模块1
qq_71734878的博客
11-19 504
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 3802
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 1555
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
视觉slam14讲 学习笔记/Ubuntu环境配置
weixin_43532723的博客
01-14 621
Ubuntu配置cmake/g++/kdevelop的安装硬件软件版本kdevelop的汉化 cmake/g++/kdevelop的安装 硬件 软件版本 Ubuntu 18.04.03 kdevelop 4:5.2.1-1ubuntu4 按照书上所说安装，没什么好说的 kdevelop的汉化 参照 https://blog.youkuaiyun.com/lch_vison/article/details/79...
视觉slam14讲学习笔记（持续更新中）
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写在最前面： SLAM特指：特指搭载传感器的主体，在没有环境先验的信息情况下，在运动过程中建立环境模型，通过估计自己的运动。 SLAM的目的是解决两个问题：1、定位 2、地图构建 也就是说，要一边估计出传感器自身的位置，一边要建立周围环境的模型 最终的目标：实时地，在没有先验知识的情况下进行定位和地图重建。 当相机作为传感器的时候，我们要做的就是根据一张张连续运动的图像，从中估计出
0867-极智开发-解读Rabin-Karp算法及示例代码
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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 2058
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)
Taily老段的专栏
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 1925
     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 3615
  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 1440
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。
SLAM算法与工程实践——SLAM基本库的安装与使用（2）：OpenCV库
YangtseJin的博客
12-07 1366
opencv库
SLAM 的初步学习（一）--ubuntu14.04 下安装 opencv3.2
weixin_40641902的博客
10-30 653
一 首先下载opencv3.2 https://opencv.org/releases.html 选择source二 安装常用依赖项：sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libvtk5-dev libjpeg-dev libtiff4-dev libjasper-dev libopenexr-dev libtbb-dev 三、安装
视觉SLAM OpenCV 实践1
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12-16 819
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。
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