orb slam3根据匹配特征点重建相机pose部分源码解读

本文详细解读ORB SLAM3中根据匹配特征点重建相机姿态的源码,涉及MapPoint、特征匹配、单应矩阵H和基础矩阵F的计算,以及相机旋转矩阵Rcw和平移向量tcw的求解过程。通过不断迭代优化,确定最佳的相机位姿。

本节解释了用前后两帧匹配的Keypoint对来重建相机pose

地图点类型在MapPoint类,
里面包含很多信息,就不一一列举了,参考MapPoint.h
大致包含了世界坐标,keyframe和它的observations
view direction, 参照的keyframe, 做matching的best descriptor,bad flag(提示不好的点,但是目前不移除)

后面提取的Map point会保存在mvpMapPoints里

此部分在Tracking::Track(),

进入Map* pCurrentMap = mpAtlas->GetCurrentMap();

把之前检测到的9481个特征点的坐标pt 放入mvbPrevMatched,注意只有坐标,没有其他信息了

第一张图片只是检测特征点,并设置一些初始状态,并没有匹配建图,
接着读下一张图片

提取ORB特征,和上一帧的特征点匹配
保存对应匹配的keypoint的坐标到vbPrevMatched,Prev表示与上一帧的keypoint匹配

具体怎么匹配见orb_feature.txt

几个定义:
相机旋转矩阵Rcw, 平移向量(矩阵)tcw

下面进入mpCamera->ReconstructWithTwoViews
会进到Pinhole::ReconstructWithTwoViews -> TwoViewReconstruc

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

蓝羽飞鸟

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值