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RSS订阅原创 ORBSLAM2源码结构解析
ORBSLAM源码结构解析 1.initilizer类 VO初始化目的是为了获得准确的帧间相对位姿，并通过三角化恢复出初始地图点。初始化方法要求适用于不同的场景（特别是平面场景），并且不要进行人为的干涉，例如选取视差大（large parallax）的场景（视差大代表相机移动会带来明显的图像变化，通常距离相机距离越远，距离相机光轴越近，视差越小）。ORB-SLAM中并行计算了适用于平面场景的单应性矩阵H和一般场景下的基础矩阵F，然后通过打分选取合适的。ORB-SLAM的初始化要求是比较高的，只有在确定初
2021-10-24 20:39:07
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原创 Qt信号和槽
信号和槽 1.connect connect(信号的发送者，发送的具体信号（signal）， 信号的接受者，信号的处理（solt）) 信号槽的优点：松散耦合，信号的接收端和发送端是没有关联的，通过connect连接，将两端耦合在一起。 ...
2020-10-23 10:08:28
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原创 图优化g2o
1.图优化g2o 详细了解请参考该文：https://www.cnblogs.com/fuzhuoxin/p/12698608.html 在SLAM领域，基于图优化的一个用的非常广泛的库就是g2o，它是General Graphic Optimization 的简称，是一个用来优化非线性误差函数的c++框架。 就机器人来说，一般把机器人在某个时间点的位姿看作图的顶点，把位姿之间的关系看作的图的边，构成图，类似于数据结构中的图。下图为g2o的基本框架结构： 框架解析：SparseOp...
2020-09-29 21:10:03
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原创 RANSAC算法
RANSAC算法 转自https://blog.youkuaiyun.com/fandq1223/article/details/53175964 RANSAC算法作用 ransac算法进行过滤在特征匹配中所遇到的误匹配。RANSAC是“RANdom SAmple Consensus（随机抽样一致）”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中，通过迭代方式估计数学模型的参数。它是一种不确定的算法——它有一定的概率得出一个合理的结果；为了提高概率必须提高迭代次数。 ####2.2.2 RANSAC算法基本假设
2020-09-09 16:43:38
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原创 qt基本概念
qt基本概念 1.Qt学习 1.1 Qt概述 qt是一个跨平台的c++图形用户界面应用程序框架。它是面向对象的，很容易扩展，并且允许真正的组件编程。 1.2 Qt的优点 跨平台，几乎支持所有平台 接口简单，容易上手 学习Qt框架对学习其他框架有参考意义 一定程度上简化了内存回收机制 开发效率高，可以进行嵌入式开发 ...
2020-08-31 21:31:20
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空空如也
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