McQueen_LT的博客

一、概述上一篇博客绘制了相机的轨迹，那么有了相机轨迹之后能干什么呢？本篇博客将通过相机轨迹对点云进行拼接合成一个完整的室内场景。合成一个场景需要很多个点云，而这些点云则是通过深度相机扫描得到的一系列深度图序列转换得到的。在 深度图转换成点云 这篇博客中，使用了 http://redwood-data.org/indoor/dataset.html 网站上的深度图转换成点云。下载了深度图序列文件和相机的轨迹文件，当时还不知道相机轨迹文件的作用是什么，看着网站上的介绍也是云里雾里的，后来过了很久才知道相机轨

一、概述相机轨迹指相机在运动过程中每一帧的相机位姿由第一帧的相机位姿通过刚体变换（旋转矩阵和平移向量组成一个4x4的变换矩阵）而得到的，而这一系列的变换矩阵则组成了该相机的运动轨迹。本篇文章通过学习《视觉SLAM十四讲》第二版第三讲来记录。二、轨迹绘制思路以第一帧对应的相机位姿为参考，可将第一帧位姿的原点设置为世界坐标系原点，第一帧的x轴为(1, 0, 0)，y轴为(0, 1, 0)，z轴为(0, 0, 1)。从相机轨迹文件中得到每一帧的变换矩阵，从第二帧开始，每一帧的变换矩阵乘上第一帧的相

一、概述本文记录如何根据双目相机得到的两帧图片数据来计算出三维点云。这里主要涉及到双目视觉的成像原理，在《视觉SLAM十四讲》第2版的第五讲中有详细介绍。本文的代码根据书上给出的代码进行编写，数据来自https://github.com/gaoxiang12/slambook2/tree/master/ch5/stereo。二、双目相机模型众所周知，单目相机是没法确定照片中的某个像素在三维空间中的具体位置的，因为它损失了深度信息。而双目相机就像人的双眼一样，可以根据左右眼看到物体的视差来确定深度，当人