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SLAM学习笔记（五）——后端优化（一） 先说明一下，书里面第八讲视觉里程计二，我写的文档丢失了，暂时先不去管他了，先继续往后看吧，之前是准备先做一个VO框架的，但是仔细思考了一下，准备先来实现一下这边，然后再去做那个VO框架。 我个人认为这里在我未来的项目中，不会是我做的重点，所以我在这块不做太过详细的学习。 EKF后端 我们知道，实际上，仅有前端的SLAM就可以支持简单的定位、建图的工作了，但是前端的结果往往是粗糙的，后端的存在就是为了继续优化前端的结果。它的本质是一种状态估计问题，主流的后端可以分为以

python图像处理笔记-八-针孔照相机模型与照相机标定 前几天去忙别的事情了，大概有一个周没有更新了，周末有时间了赶紧学一手。这里对应的是书中的第四章 ，能坚持到这里的话，就已经啃完了书的三分之一了。 参考教材： python计算机视觉编程 视觉SLAM十四讲，从理论到实践 针孔照相机模型 针孔摄像机模型（有时称作摄影照相机模型），是计算机视觉中广泛应用的照相机模型。原因是： 简单 精度足...

默认读者学过普通线性代数，不对群的概念作详细讲解 参考资料： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39568744/article/details/81010582 深蓝学院：视觉SLAM从理论到实践，第三次课——高翔 综合前人的讲述，加以个人的理解，希望方便大家理解、学习。 一、群： 封闭性 结合律 幺元 逆元 如： 一般线性群： GL(x) 特殊正交群...

针孔相机模型： 照片记录了真实世界在平面上的投影。 丢失了距离上的信息。 普通相机可以用针孔模型近似。 针孔相机模型： 点P通过相机光心，在成相平面成了一个像P’。 我们可以通过相似三角形原理，得出： 上图中[图5-1中]我们得到的是倒立的像，但在实际生活中，我们一般会把这个像翻转过来，所以翻转到前面后，我们可以得到新的公式： 整理两个公式，我们可以得到： 物理成相平面的中心并不一定...