[学习笔记-SLAM篇]视觉SLAM十四讲ch8

第8讲和第7讲内容都是前端的原理,这一讲主要集中于直接法。
已近暂时放弃实践了,先把理论梳理完吧。
反正就,学习的时候想摸鱼,摸鱼的时候闲不住,太难了。

注:
1)学习视频:【高翔】视觉SLAM十四讲

第8讲

8.1 理论部分

在理解直接法之前,需要涉及到光流法的内容,这两者含有相同的假设条件。笼统来说,光流法算是直接法的一部分(虽然严格来讲光流还是偏匹配),但是其又可划分为稀疏直接,不过也有把它单独出来的分法。
所以,whatever。
书里面这两者联系紧密,所以就不做刻意区分了。

1)光流法和直接法

  • 特征点法总的来说分3步进行:1)提取特征并进行描述;2)特征匹配;3)利用匹配解算位姿【对极几何、PnP、ICP】。但是前2步耗时较长,因此有2种解决方法:1)光流法;2)直接法。
  • 光流法:计算关键点,不计算描述子,用其他方法寻找匹配点。解算位姿时使用的方法和特征点法相同【对极几何、PnP、ICP】。
  • 直接法:计算关键点,不计算描述子,无配对点,用光流跟踪(像素灰度信息)估计相机运动和点的投影。
  • 特征点法和光流法都通过最小化重投影误差优化相机运动,而<
视觉SLAM十四》的第七章主要介绍了ORB特征的手写实现。ORB特征是一种基于FAST角点检测和BRIEF描述子的特征提取方法,它在计算效率和鲁棒性上表现出色,被广泛应用于视觉SLAM中。 第七章还介绍了ORB特征的主要步骤,包括角点检测、特征描述子计算和特征匹配。在角点检测中,通过FAST算法检测图像中的角点位置。然后,利用BRIEF描述子计算对应角点位置的特征描述子。最后,通过特征匹配算法将当前帧的ORB特征与地图中的ORB特征进行匹配,从而实现相机的位姿估计和地图构建。 除了手写ORB特征的实现,第七章还介绍了ORB-SLAM系统的整体框架和关键技术。该系统结合了特征点法和直接法,实现了在无GPS和IMU信息的情况下进行实时的视觉SLAM。通过利用ORB特征进行初始化、追踪和建图,ORB-SLAM系统在室内和室外环境下都取得了良好的效果。 总而言之,视觉SLAM的第七章《视觉SLAM十四》介绍了手写ORB特征的实现方法,并介绍了ORB-SLAM系统的整体框架和关键技术。这些内容对于理解和应用视觉SLAM具有重要意义。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [视觉SLAM十四——ch7](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_58021155/article/details/123496372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [《视觉slam十四学习笔记——ch7实践部分 比较opencv库下的ORB特征的提取和手写ORB的区别](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_70026476/article/details/127415318)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
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