CtrlC艺术家-优快云博客

原创 append和

看结果a=[1,3,4]b=[2,6,7]a.append(b)aOut[20]: [1, 3, 4, [2, 6, 7]]a.extend(b)aOut[22]: [1, 3, 4, [2, 6, 7], 2, 6, 7]

2021-03-08 15:16:09 156

ROS（古月居21讲）学习笔记ROS系统安装小海龟仿真器的启动C++ 的使用python 使用ROS 核心概念ROS命令行工具的使用工作空间与功能包工作空间（workspace）创建工作空间编译工作空间设置环境变量检查环境变量ROS系统安装Ubuntu 18.04 Melodic版本软件源： sudo sh -c 'echo "deb http://packages.ros.org/ros/ubuntu $(lsb_release -sc) main" > /etc/apt/source

2021-02-19 16:53:55 410

原创三角测量

7.5 三角测量上节通过对极几何约束获得了相机的运动。本节运用相机运动获得特征点空间位置。通过单张图像无法获得图像的深度信息。用三角测量估计深度（比较容易理解）红线是O1相机的像素p1对应的所有可能点。蓝线是O2相机像素p2对应的所有可能点。两像素在照片上是同一位置。因此理论上应该交于一点，这个点就是P的空间位置。由于噪声影响，两个点无法相交，因此求一个最可能的解。经过一系列操作解出 X1和X2 。书中X1 和X2 为特征点的归一化坐标，是一个列向量。程序：程序中给出

2021-02-14 18:11:45 835

原创对极约束求解相机运动的讨论

对极约束求解相机运动的讨论上节程序求出了矩阵R，向量t。R和t的意义：两个公式：这两个公式是前面坐标变换的内容。R为旋转矩阵，t为坐标向量。T与Rt之间的关系如下：目的是加一个维度，让非线性变成线性。尺度不确定性：对t进行归一化，相当于固定了尺度。t为单位1。初始化的纯旋转问题单目初始化不能只有纯旋转，必须要有一定程度的平移。如果没有平移，单目将无法初始化。多于八对点的情况：系数矩阵为A=8×9如果给定的匹配点多于 8，该方程构成一个超定方程，即不一定存在 e 使得

2021-02-14 17:26:53 288

原创 7.4 对极约束求解相机运动

7.4 程序：对极约束求解相机运动。主函数-正常流程int main ( int argc, char** argv ){ if ( argc != 3 ) { cout<<"usage: pose_estimation_2d2d img1 img2"<<endl; return 1; } //-- 读取图像 Mat img_1 = imread ( argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLO

2021-02-13 17:27:30 391

原创视觉SLAM14讲 7.3 对极几何笔记

7.3 2D-2D：对极几何对极约束上一节程序中提取了两张图片的特征点，并且进行了匹配。本节需要利用匹配好的特征点。术语：极平面：O1 ，O2，P极点：e1，e2基线：O1，O2极线：l1，l2理解：O1 O2为相机中心，他们前面的矩形框是成像平面。具体参考第五讲。已经经过归一化。在第一帧的坐标系下，P空间位置为：[X,Y,Z]^T第五讲中：式5.7说明了像素坐标（u，v）与真实坐标之间的关系，式中Z可以去掉。最终公式为5.9T为转移矩阵，

2021-02-13 16:45:39 393

原创高翔视觉SLAM14讲学习笔记-第7讲

高翔视觉SLAM14讲学习笔记-第7讲特征点法ORB特征实践：特征提取和匹配特征点法特征点：就是图像中有代表性的点，图像中一些特别的地方，如角点（角点就是角的点）、边缘、区块等。ORB特征实践：特征提取和匹配暴力匹配运算量大，程序中使用的是快速最邻近算法（FLANN）。/*if ( argc != 3 ){ cout<<"usage: feature_extraction img1 img2"<<endl; return 1; // argc 为

2021-02-11 19:51:52 1732 1

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