一个简单的视觉里程计实现(1)

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前一篇博文中已经简单介绍了视觉里程计，这一篇中对上述过程进行进一步的阐述。

PS:图中的彩色字体均带有相应的链接

图像获取

目前主要采用KITTI的数据集，采用公共数据集可以对自己的算法效率和精度进行评估。具体的获取基于OpenCV进行实现。

图像畸变处理

图像在成像过程中由于镜头等相关因素会形成畸变，对于普通图像需进行畸变矫正，这个可以在对镜头进行标定的时候进行解决，具体标定可以参考matlab或者opencv，这边采用的KITTI数据集已经对图像进行了畸变处理，如何根据上述标定的结果对图像进行补偿失真，具体可以参考OpenCV中的介绍使用。

特征提取

特征提取是一个视觉问题的基础部分，虽然深度学习在特征提取问题中已经取得了不错的成果，但是在实用的角度（比如考虑效率）人工特征提取还很有必要，计算机视觉中常用的图像特征包括：点，边缘，直线，曲线等。在我们基础部分，我们主要考虑点特征，点特征也分为角点和斑点特征，对于经典的斑点特征提取SIFT，SURF等算法在执行效率上较为欠缺，目前我们主要使用FAST（features from accelerated segment test）特征提取算法。
FAST算法简单过程，假设有一个点pp是我们要检测的点,如下图所示：
fast特征检测
具体就是查看点pp周围的16个点的像素值与该候选点灰度的差别是否够大（灰度值大于某个阈值），如果个数足够大（16个点中差值大于某个阈值的个数大于某个阈值，通常认为阈值为周长的四分之三），则认为该候选点位一个特征点。
为了获得更快的结果，作者通过对候选点周围中上下左右四点（即上图中1,5,9,13）先进行检查，这4个点中至少有3个点与候选点灰度值足够大，否则不用计算其它点，直接认为该候选点不是特征点，更详细的过程可以参考上述论文。
在OpenCV中可以进行简单实现，这边参考一起做RGB-D SLAM(1),将项目源码整理成如下:
在CMakeLists.txt添加内容如下：

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CMAKE_MINIMUM_REQUIRED( VERSION 2.8 ) #设定最小版本号 PROJECT( mvo ) #设定工程名 #设定可执行二进制文件的目录 SET( EXECUTABLE_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/bin) #设定存放编译出来的库文件的目录 SET( LIBRARY_OUTPUT_PATH ${PROJECT_SOURCE_DIR}/lib) #并且把该目录设为连接目录 LINK_DIRECTORIES( ${PROJECT_SOURCE_DIR}/lib) #设定头文件目录 INCLUDE_DIRECTORIES( ${PROJECT_SOURCE_DIR}/include) #增加子文件夹，进行后续构建 ADD_SUBDIRECTORY( ${PROJECT_SOURCE_DIR}/src)

在src文件夹中添加源文件fast_example.cpp以及文件夹内的CMakeLists.txt
CMakeLists.txt中添加如下：

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# 增加opencv的依赖 FIND_PACKAGE( OpenCV REQUIRED ) # 添加头文件 INCLUDE_DIRECTORIES( ${OpenCV_INCLUDE_DIRS} ) ADD_EXECUTABLE( vo fast_example.cpp ) TARGET_LINK_LIBRARIES( vo ${OpenCV_LIBS} )

fast_example.cpp中添加

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

#include #include #include #include using namespace cv; int main(int argc,char *argv[]) { Mat image; image = imread("1.jpg"); // 存储为关键点 std::vector keyPoints; // 定义特征检测 FastFeatureDetector fast(40); // 检测的阈值为40 // 特征点检测 fast.detect(image,keyPoints); drawKeypoints(image, keyPoints, image, Scalar::all(255), DrawMatchesFlags::DRAW_OVER_OUTIMG); imshow("FAST feature", image); waitKey(0); return 0; }

具体效果如图：

对于前面这几块是计算机视觉的基础部分，在图像拼接，图像识别，三维重建中都是基础，后期会对该部分进行进一步的扩充及完善。

本文主要参考http://avisingh599.github.io/vision/monocular-vo/