努力努力努力

ORB特征提取是 Tracking线程 中首先要做的事情，只有从图像中提取了特征，才能对camera中传入的一帧一帧的图像按照特征值来进行跟踪，进而来估计相机的位姿。上一节博客中： https://blog.youkuaiyun.com/hltt3838/article/details/115096997， 最后我们介绍了 2.2.1 中Frame.cc 程序，里面包含特征点提取函数： ExtractORB(0,imGray)一、ExtractORB(int flag, const cv::Mat &a..

1. 综述ORB系统总共有3个线程分别为 Tracking，LocalMapping，LoopClosing。 其中Tracking运行在主线程，由 Tracking::GrabImageMonocular() 进入。LocalMapping 线程由 LocalMapping::Run() 进入；LoopClosing 线程由 LoopClosing::Run() 进入；我将由这个3个线程讲述ORBslam2的单目模式是如何运作的。2.Tracking跟踪系统将图片交给 Tr...

1、主要功能Tracking线程的输入为图片帧，然后根据输入的Frame来进行四个步骤：1）ORB特征提取；2）从上一帧进行初始化位姿估计或者进行重定位；3）跟踪局部地图；4）新的关键帧生成。Tracking线程的输出为新生成的关键帧，并将新生成的关键帧传给 LocalMapping线程 继续后边的工作。2、代码具体步骤 Step 1 从配置文件中加载相机参数Step 2 加载ORB特征点有关的参数,并新建特征点提取器 /** ...

目录一、具体代码：二、主要功能（总管）三、包含的程序3.1 mpTracker = new Tracking( )3.2 SLAM.TrackMonocular(im,tframe)3.3 System::Shutdown函数3.4 SLAM.SaveKeyFrameTrajectoryTUM("KeyFrameTrajectory.txt")一、具体代码： ORB_SLAM2::System SLAM(argv[1],argv...

一、ORB-SLAM2 程序运行步骤https://blog.youkuaiyun.com/hltt3838/article/details/113962104二、ORB-SLAM2 系统框架要了解一个系统的代码实现，总是要先从熟悉系统的框架开始，ORB-SLAM2的系统框架如下图所示：我们可以看到 TRACKING线程 中做了提取ORB特征、初始位姿估计等操作，那么这个线程应该属于SLAM中的“前端VO”；LOCAL MAPPING线程 里有Local BA，我们可以知道这个线程属于后端，..

本周课程重点： 1. 理解Sim3的原理（重要），能看懂推导过程。 2. 掌握Sim3代码（重要）。 全网最详细的SIM3 算法原理详解 什么是SIM3变换？ Sim3 (Similarity Transformation)的提出就是为了解决两个坐标系之间的相似变换问题，只要我们能 得到3对匹配好的不共线的三维点在两个坐标系下的坐标，我们就能解出Sim3相似变换。这个也是Sim3 中数字3的来源。计算Sim3 实际就是计算这三个参数：旋转R、平移t、尺度因子s。为什么三..

目录本周课程重点：1 共视图 本质图 拓展树原理1.1 关键帧、共视图、扩展树、本质图的区别1.2 共视图 （Covisibility Graph）1.3 本质图（Essential Graph）1.4 扩展树（spanning tree）1.5 essential graph 和 full BA 结果对比1.6计算Sim3函数ComputeSim32 全网最详细的EPnP 算法原理详解2.1 背景介绍2.2 算法的优点：2.3 控制点如何选取？2..

本周课程重点： 1. 掌握Sim3优化位姿的原理（尤其是顶点边的定义等）与代码（重要）。 2. 理解闭环矫正调整位姿和地图点的原理。闭环检测线程 Sim3搜索匹配SearchBySim3 EdgeSE3ProjectXYZ 误差计算 EdgeSim3ProjectXYZ 的误差计算 EdgeInverseSim3ProjectXYZ 的误差计算 ComputeSim3计算Sim3 闭环矫正 CorrectLoop 1、闭环检测线程 ，Sim3搜索匹...

参考：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44436677/article/details/105587986https://blog.youkuaiyun.com/XindaBlack/article/details/102499364/目录安装前的准备： 安装 vim 、 cmake 、 git 、 gcc 、 g++安装Pangolin (建议源码安装)1) 安装依赖项2) 安装 Pangolin安装OpenCV3.4 (建议源码安装 安装时间较长 耐...

本课件是公众号 计算机视觉life旗下课程《全网最详细的ORB-SLAM2精讲：原理推导+逐行代码分析》（点击可跳转课程详情）的课程课件。谢谢各位学员的支持！本课程对应的注释代码：https://github.com/electech6/ORBSLAM2_detailed_comments由于源码注释和课件在持续更新，所以： 如视频课程中注释与上述GitHub中有不同，以GitHub上最新源码为准。如视频课程中课件与本课件不同，以本课件为准。目录1 理解共视...

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ORB-SLAM2被许多人推荐为学习SLAM必须要学习的入手项目，甚至视觉SLAM十四讲当中的许多章节的描述方式都是和该系统吻合的。其中包含了经典的视觉SLAM的各个模块：前端视觉里程计、后端优化、闭环检测和建图，将这个系统代码完整读一遍能够加深对视觉SLAM的理解。当然，SLAM研究，学习优秀的开源系统、基础理论和相关论文只是第一步，一定要在工作中去实践，才有可能把SLAM相关技术掌握的更加深入。ORB-SLAM2代码阅读笔记（一）：从mono_kitti单目运行开始 ORB-SLAM2代码阅读笔

目录1、求解单应矩阵H1.1 归一化1.2 H矩阵求解原理1.3 SVD分解1.4 为什么 ​的第9个奇异向量就是最优解？2. 求解基础矩阵F2.1 推导F矩阵约束方程2.2 SVD2.3 F矩阵秩为2 2.4 对极约束3 卡方检验3.1 为什么要引用卡方检验?3.2 卡方分布用途？3.3 卡方分布假设检验步骤？3.4 一个例子：抽奖机之谜3.5 什么是显著性水平？3.6 卡方...

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