whut_chengjun的博客

视觉SLAM理论与实践-特征点法视觉里程计一、ORB特征点二、从 E 恢复 R, t三、用 G-N 实现 Bundle Adjustment 中的位姿估计![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20191205171013384.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shado...

视觉SLAM理论与实践4-相机模型 非线性优化-附代码链接一、单目相机模型二、图像畸变二、双目视差的使用三、矩阵运算微分四、高斯牛顿法拟合实验五、批量最大似然估计一、单目相机模型1）针孔相机模型简介：针孔相机模型如上图所示，三维路标点（landmark）P，通过相机光心投射到像素平面P’。小孔成像模型成像平面到像素坐标综上所述真实的相机投影过程一般需要经历3次变换：世界...

视觉SLAM理论与实践3-李群李代数-附代码链接一、群的性质二、验证向量叉乘的李代数性质三、推导SE(3)的指数映射四、伴随五、轨迹的描绘六、轨迹误差一、群的性质1）{Z，+}是整数集上的加法运算，根据以上群的四条性质，随便带入两个整数显然满足封闭性、结合律、幺元、逆的条件。所以{Z，+}是群。2）{N，+}是非负整数(或自然数）组成集合上的加法运算，这里如果a=0,那么第四个“逆”的条件...

视觉SLAM理论与实践2-三维空间刚体运动-附代码链接一、熟悉Eigen矩阵运算二、几何运算练习三、旋转的表达四、罗德里格斯公式证明五、四元素运算性质的验证六、熟悉C++11一、熟悉Eigen矩阵运算Eigen是常用的C++ 矩阵运算库，具有很高的运算效率。大部分需要在C++ 中使用矩阵运算的库，都会选用Eigen 作为基本代数库，例如Google Tensorflow，Google,Cere...