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RSS订阅原创 ORB-SLAM2 单目部分技术路线（六）
当我们看完前五讲的内容，相信大家对SLAM尤其是特征点提取部分已经有了一个较为深刻的认知。现在回过头看，特征点提取无非就是一下三个步骤：1. 对相应参数的初始化：这里包括对配置文件，图像文件的初始化；包括对图像金字塔，对灰度质心圆，对各层图像的初始化，这里就包括金字塔的搭建、特征点在金字塔的分配，灰度质心圆坐标的设置以及各层图像的处理（添加周围额外的图层以及高斯模糊）；也包括对特征点，描述子集合的初始化；这是后续一系列操作的基础。
2025-02-27 07:00:00
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原创 ORB-SLAM2 单目部分技术路线（五）
本部分代码主要位置：src/Frame.cc，src/ORBextractor.cc上一讲我们主要还是先大致了解了TrackMonocular()，GrabImageMonocular()，以及frame()函数的主要内容，文章的最后一个部分，我们提到了两个很重要的函数，分别是特征点提取ExtractORB()与畸变矫正UndistortKeyPoints()；这一讲里面，我们先对特征点提取部分进行讲解。
2025-02-26 07:00:00
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原创 ORB-SLAM2 单目部分技术路线（四）
本部分代码主要位置：src/System.cc，src/Tracking.cc，src/Frame.cc。
2025-02-25 07:00:00
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原创 ORB-SLAM2 单目部分技术路线（三）
在ORB-SLAM2中，描述子由固定的256个点组成，最终得到128维的由0，1组成的向量，而这256个点又是用512个数表示，这里体现了其初始化过程，big_pattern_31_即是固定的描述子数组，这里将其最终存储到了pattern0中。初始化中，mvImagePyramid是每一层金字塔的图像，mvScaleFactor是尺度因子的数组，对应mvLevelSigma2是尺度的平方数组，设置第0层就是最底层了，那么逐层往上，这个尺度因子逐步变大；上图就是uv对应的圆的大致示意。
2025-02-24 07:00:00
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空空如也
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