DXperience v2011 vol 2 支持Metro风格了，看来微软的Metro是有很好的前途的

最新推荐文章于 2024-12-27 20:48:41 发布
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分类专栏： delphi 文章标签： 微软 winforms application
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Metro Inspired Theme

New Metro-style Skin

DXperience v2011 vol 2 ships with a new skin - Metropolis, allowing you to introduce a Metro inspired look and feel to your WinForms application:

Metropolis Skin - WinForms Controls by DevExpress

访问DevExpress主页:http://www.devexpress.com

ORB-SLAM2算法安装全解析--Linux系统安装、算法编译、相机标定
zhyang2017的博客
07-27 885
硕士毕业论文使用ORB-SLAM2算法进行水下机器人定位，对于ORB-SLAM2算法编译网络上也有许多教程，但是均不太全面，我这里根据自己研究整理了一份较为全面的安装教程。包括Linux系统安装、算法编译、相机标定三个方面。 Linux系统安装 Linux系统使用的是Ubuntu 14.04，当然也可以使用Ubuntu16.04，根据自己的经验来看，14.04编译算法问题更少，因此建...
【视觉惯性SLAM：七、ORB-SLAM2:ORB特征提取】
计算机领域博客，与时俱进的思想与技术。
12-27 1137
关键点提取：基于 Oriented FAST 算法，高效、具备方向性。关键点方向由灰度质心法计算。描述子计算：基于 Steered BRIEF 描述子，支持旋转不变性。描述子是长度为256的二值特征，计算快速。特征点均匀化：在金字塔层中按面积比例分配特征点数量。使用四叉树方法实现特征点均匀化分布，提升匹配鲁棒性和全局表达能力。ORB-SLAM2通过高效的ORB特征提取与均匀化策略，能够在实时性和鲁棒性之间取得良好平衡，为后续的跟踪、建图和优化奠定了基础。
ORBSLAM2学习（一）：ORB算法原理
On my way
05-18 4万+
前言目前学习ORBSLAM2中，ORBSLAM2中使用ORB算子进行特征点的提取与描述，ORB算法原理主要来自于文章《ORB an efficient alternative to SIFT or SURF》。这里先就该文章做自己的学习过程记录，之后结合文章内容分析ORBSLAM2中的代码实现（放到下一篇博客中）。本文把文章《ORB an efficient alternative ......
ORB feature(O for orientation)
weixin_30371469的博客
11-03 366
参考链接：http://blog.csdn.net/yang843061497/article/details/38553765 绪论 假如我有2张美女图片，我想确认这2张图片中美女是否是同一个人。这太简单了，以我专研岛国动作片锤炼出来的火眼金睛只需轻轻扫过2张图片就可以得出结论。但是，如果我想让计算机来完成这个功能就困难重重了：再性感的美女在计算机眼中也只是0-1组成的数据而已。一种可行的方...
ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras
zhashuiguangzi的专栏
09-30 2340
https://www.sohu.com/a/154011668_715754   泡泡机器人翻译作品 原文：ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras 作者：Raúl Mur-Artal and Juan D. Tardós 摘要 ORB-SLAM2是基于单目，双目和R...
ORB_SLAM2 算法框架解析
weixin_43503355的博客
11-30 4722
1 概述： ORB_SLAM2在ORMB_SLAM1单目的基础上增加了双目立体视觉和RGBD，是一套支持单目、双目以及RGB-D的完整方案，拥有地图重用、回环检测、重定位等特性功能。 ORB_SLAM1详解地址：https://blog.csdn.net/weixin_43503355/article/details/121474574?spm=1001.2014.3001.5501 ORB_SLAM2主要由以下贡献： a：是第一个同时支持单目、双目、RGB-D相机的开源的SLAM系统，包含回环检测、重定
SLAM-适配Windows平台的ORB-SLAM3-优质项目实战.zip
10-20
ORB-SLAM3由Raul Mur-Artal等人提出，是继ORB-SLAM和ORB-SLAM2之后的又一力作。它在之前版本的基础上进一步提升了算法的鲁棒性和效率，尤其是对动态场景的处理能力。这一算法的核心在于使用了ORB（Oriented FAST and...
ORB_SLAM3:ORB-SLAM3
05-10
ORB-SLAM3 V0.4：Beta版，2021年4月21日 作者：卡洛斯·坎波斯（Carlos Campos），理查德·埃维拉（Richard Elvira），胡安·J·戈麦斯·罗德里格斯（Juan J.GómezRodríguez），（ ，（ 。 描述了每个版本的功能...
ORB_SLAM2-Chinese-annotation:ORB-SLAM2中文注释版（适用入门学习）
04-28
ORB-SLAM2（中文注释版） 评论员： 作者： ， ， 和 （ ） 2017年1月13日：现在支持OpenCV 3和Eigen 3.3。 2016年12月22日：添加了AR演示（请参见第7节）。 ORB-SLAM2是用于单目，立体声和RGB-D相机的实时SLAM库...
SLAM-中文注释版本的ORB-SLAM2算法实现-算法解释.zip
10-20
3. 回环检测与地图合并：ORB-SLAM2具备回环检测功能，可以识别出相机回到之前位置的情况。当检测到回环时，系统会合并之前构建的地图部分，进一步提高地图的准确性和完整性。 4. 系统的初始化与重定位：在SLAM系统...
ORB-SLAM系列算法相关介绍（综合版）
IT菜鸟
10-24 4334
ORB-SLAM系列算法相关介绍（综合版）
ORB-SLAM2源码解析（一）：ORB算法
山城盛夏的博客
10-29 2919
ORB-SLAM2源码解析（一）：ORB算法 目录 一、前言 二、ORB算法原理 三、ORB－SLAM2中ORB算法代码注释分析 四、与opencv中ORB对比测试 五、总结 六、参考 一、前言 目前在学习ORB-SLAM2中，看了一段时间却仅仅学到皮毛，于是决定深入代码，逐步蚕食各个部分，今天从ORB-SLAM2中使用的ORB算法开始。这里记录我的学习过程，同时...
SLAM知识点——ORB算法
qq_46515446的博客
11-29 9056
Harris角点检测
ORB-SLAM2算法单目流程
jjjqqq123321的博客
04-23 694
ORB-SLAM2算法单目流程。
ORB_SLAM2主要原理详解
m0_46182398的博客
03-03 2570
SLAM(SLAM Simultaneous Localization and Mapping)全称同步定位与建图，通常分为以下五个部分基于视觉的SLAM输入的传感器信息可以为2d图像、图像与IMU融合数据、带有深度信息的图像数据等。
ORB_SLAM2
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huqinwei的专栏
05-16 14万+
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ORB-SLAM2课程介绍 及 论文详解--总结自《全网最详细的ORB-SLAM2课程》
Matchsticklala的博客
04-19 3514
ORB-SLAM2课程介绍 及 论文详解 https://appafc4omci9700.h5.xiaoeknow.com/v1/course/video/v_604dce0ae4b0e51d821de16c?feature=&is_redirect=1&share_from=u_60605fd13b251_jsBsAc9HF0&type=2一、ORB-SLAM2框架1. 三个线程：TRACKING跟踪、LOCAL MAPPING局部建图、LOOP CLOSING闭环。· TRAC
SLAM机器人开发（四）Improved_ORBSLAM2算法
qq_42450767的博客
12-25 2319
SLAM机器人开发（四）Improved_ORBSLAM2算法ORBSLAM算法简介 ORBSLAM算法简介
ORB_SLAM 算法框架解析
weixin_43503355的博客
11-22 3555
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
ORB-SLAM2算法
最新发布
02-11
### ORB-SLAM2算法介绍 ORB-SLAM2 是一种基于特征点的实时同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)系统，适用于单目、双目以及RGB-D相机。该算法通过优化视觉里程计(Visual Odometry)，回环检测(loop closing), 和局部地图构建(local mapping)三个主要模块来实现鲁棒性和准确性[^1]。 #### 原理概述 - **前端部分**：负责从输入图像序列中提取并匹配ORB特征点，进而估计相临帧之间的相对运动关系；对于多摄像机设置还包括尺度恢复。 - **后端部分**：采用非线性优化方法最小化重投影误差，从而精炼轨迹和三维结构重建的结果。此过程涉及到全局Bundle Adjustment (BA)。 - **闭环修正**：当识别到曾经访问过的场景时触发，利用词袋模型(Bag-of-Words model)进行快速检索，并执行 pose graph optimization 来消除累积漂移误差。 ```python import cv2 as cv from orbslam import OrbSlamSystem # 初始化ORB-SLAM2实例 slam_system = OrbSlamSystem(voc_file='vocabulary.bin', settings_file='settings.yaml') for frame in video_stream: image = frame.get_image() # 处理每一帧图片 slam_system.process_image(image) # 结束处理 slam_system.shutdown() ``` #### 应用场景 由于其高效能表现及跨平台兼容特性，ORB-SLAM2被广泛应用于机器人导航、增强现实等领域，在这些领域内它能够提供精确的位置跟踪服务和支持环境感知能力的发展[^2]。
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