#视觉SLAM 第19页

【视觉SLAM十四讲源码解读】BA问题用g2o求解重新投影误差优化相机位姿和路标点

文章目录前言编译运行算法解析源码解读g2o_bundle.cpp第二版g2o_bal_class.h第一版g2o_bal_class.h前言视觉SLAM十四讲系列之第十讲g2o_bundle.cpp源码解读编译运行

SLAM实战教程·2022-05-03 07:58

【视觉SLAM十四讲源码解读】VIZ Pangolin 实现SLAM的可视化

VIZ可视化创建一个可视化窗口cv::viz::Viz3dvis("VisualOdometry");vis.spin();运行后结果VIZ使用CoordinateSystemWidget在窗口中显示坐标轴cv::viz::Viz3dvis("VisualOdometry");cv::viz::WCoordinateSystemworld_coor(1.0),camera_coor(0.5);vi

SLAM实战教程·2022-05-03 07:58

【视觉SLAM十四讲源码解读】坐标变换 Eigen、Sophus、旋转矩阵、轴角、旋转向量、欧拉角、四元数、位姿变换

文章目录实战教程旋转矩阵(方向余弦)实现二维坐标变换旋转矩阵(方向余弦)实现三维坐标变换欧拉角欧拉角和旋转矩阵旋转矩阵与四元数旋转矩阵与旋转矢量四元数与旋转向量Eigen、Sophus位姿变换Eigen::SelfAdjointEigenSolver＜Eigen::MatrixXd＞坐标变换坐标系之间坐标点的变换ORB_SALM2的坐标变换小萝卜坐标变换代码实战编译文件编译步骤运行程序实战教程1_

SLAM实战教程·2022-05-03 07:57

【视觉SLAM十四讲源码解读】3D空间点和2D特征点求位姿并用高斯牛顿和G2O优化

视觉SLAM里的BundleAdjustment问题源码解读运行结果.

SLAM实战教程·2022-05-03 07:27

Ubuntu20.04编译编译视觉SLAM十四讲slambook2/ch7

error：Infileincludedfrom/usr/local/include/g2o/core/base_unary_edge.h:30,from/home/liqiang/slambook2/ch7/pose_estimation_3d2d.cpp:8:/usr/local/include/g2o/core/base_fixed_sized_edge.h:179:32:error:‘in

长沙有肥鱼·2022-04-28 07:42

Ubuntu20.04 18.04编译视觉SLAM十四讲slambook2/ch5/rgbd

在编译这个例子时候，会产生报错，接下来我们用具体命令进行编译，首先进入到rgbd文件夹下：mkdirbuildcdbuildcmake..make-j4error1:CMakeFiles/joinMap.dir/joinMap.o:Infunction`main':joinMap.cpp:(.text+0x17b):undefinedreferenceto`cv::imread(cv::Strin

长沙有肥鱼·2022-04-28 07:41

ubuntu20.04 18.04编译视觉SLAM十四讲slambook2/ch5/imageBasics/

下面的程序是书里的源代码，其中#include#include//#include//#include可以用这两种方式，具体看能不能编译成功，如果有报错的话可以用下面这种方式。#include#includeusingnamespacestd;#include#include//#include//#includeintmain(intargc,char**argv){//读取argv[1]指定的

长沙有肥鱼·2022-04-28 07:40

Ubuntu20.04安装Pangolin（视觉SLAM十四讲）

Ubuntu20.04安装Pangolin（视觉SLAM十四讲）Pangolin想必大家都非常熟悉了，这个是一款开源的OPENGL显示库，可以用来视频显示、而且开发容易。

宁小健·2022-04-28 07:57

视觉slam14讲ch5 opencv安装 ubuntu20.04

视觉slam14讲ch5opencv安装ubuntu20.04最近在学习视觉slam14讲第五章时，由于opencv需要较多依赖项，安装过程经历了一些曲折，在此进行记录。

General 5219·2022-04-28 07:17

Ubuntu20.04 编译安装视觉SLAM十四讲用到的几个库时走过的坑

本文目录安装Eigen3安装Pangolin安装Sophus安装OpenCV重要补充为什么有些需要安装，有些仅需编译？简单的解释简单的梳理Eigen3：Sophus：还能在这些地方找到我安装Eigen3由于我之前安装过Eigen，所以这里就不介绍是怎么安装的了。Eigen的安装路径为：/usr/include/eigen3/安装Pangolin下载安装Pangolin时，我并没有按照书上的做法从s

夏小正的鲜小海·2022-04-28 07:44

视觉SLAM十四讲 Ubuntu20.04 Pangolin 环境配置

视觉SLAM十四讲Ubuntu20.04Pangolin环境配置一.github下载源代码选择0.5版本的，要不然版本装高了编译ORB-SLAM2会遇到问题二.报错及处理error:‘AV_PIX_FMT_XVMC_MPEG2

图南i·2022-04-28 07:10

《视觉SLAM 十四讲：从理论到实践》第二版，Ubuntu20.04系统中视觉SLAM各种库的安装

Ubuntu20.04系统中视觉SLAM各种库的安装——《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》第二版对于某些cmake工程，使用cmake-make方式进行编译安装，先建立build文件夹，再使用cmake

Eternally_陪伴·2022-04-28 07:09

视觉SLAM十四讲笔记六（第七讲）

1、引言前几节介绍了运动方程和观测方程的具体形式，并讲解了以非线性优化为主的求解方法。本讲，我们将介绍什么是特征点，如何提取和匹配特征点，以及如何根据配对的特征点估计相机运动。2、特征点法特征点法：长久以来（直到现在）被认为是视觉里程计的主流方法。它运行稳定，对光照、动态物体不敏感，是目前比较成熟的解决方案。视觉里程计的核心问题：如何根据图像估计相机运动，然而图像本身是个亮度和色彩组成的矩阵，很难

9527风先生·2022-04-27 07:42

视觉SLAM十四讲笔记五（第六讲）

引言在前面五节中讲述了SLAM的运动方程（位姿由变换矩阵来描述）和观测方程（由相机成像模型给出），但由于噪声的存在，上述的运动方程和观测方程不是精确成立的，我们所得到的数据往往受噪声的影响，因此下文我们需要讨论在有噪声的数据中进行准确的状态估计。我想在介绍非线性优化的内容，有必要补充一下概率论的知识，给出如下链接，供读者自行学习：1、第一篇最大似然估计（了解）2、第二篇，第一篇看完，再看这篇，巩固

9527风先生·2022-04-27 07:41

视觉SLAM十四讲笔记四（第五讲）

1、相机模型针孔模型：将三维坐标点映射到二维图像平面的几何模型现在来对这个简单的针孔模型进行几何建模。设O−x−y−z为相机坐标系，我们让z轴指向相机前方，x向右，y向下。O为摄像机的光心，也是针孔模型中的针孔。现实世界的空间点P，经过小孔O投影之后，落在物理成像平面O′−x′−y′上，成像点为P′。设P的坐标为[X,Y,Z]T，P′为[X′,Y′,Z′]T，并且设物理成像平面到小孔的距离为f（焦

9527风先生·2022-04-27 07:11

视觉SLAM十四讲笔记三（第四讲）

1、引言在第三讲中介绍了旋转矩阵R、旋转向量、欧拉角、四元数若干种方式，这些仅是对旋转的表示，除了表示我们还需进行估计和优化，因为在SLAM中位姿是未知的，我们需要解决：什么样的相机位姿最符合当前的观测数据，这类问题可以转化为优化问题，即求解最优的R、t使误差最小化。但是因为旋转矩阵是有约束的，所以优化变为有有约束优化，这是不好的，由此便引入李代数将其变为无约束优化。2、李代数与李代数基础特殊正交

9527风先生·2022-04-27 07:11

视觉SLAM十四讲笔记一（第二讲）

1引言最近定了方向为视觉SLAM，买了高翔的视觉SLAM这本书，寥寥草草看完一遍，一头雾水，感叹视觉SLAM入门太难，今天来到博客，再学一边，顺便记录下自己第一次写博客。

9527风先生·2022-04-27 07:10

slambook2_in_Docker——视觉Slam十四讲代码Docker封装

Slambook2inDocker代码：https://github.com/zhh2005757/slambook2_in_Docker这是一个用于运行高翔博士著作《视觉Slam十四讲》中代码的Docker

Hickey源兔兔·2022-04-25 07:51

高翔《视觉SLAM十四讲》从理论到实践

目录第1讲前言：本书讲什么；如何使用本书；第2讲初始SLAM：引子-小萝卜的例子；经典视觉SLAM框架；SLAM问题的数学表述；实践-编程基础；第3讲三维空间刚体运动：旋转矩阵；实践-Eigen；旋转向量和欧拉角

月夕花晨KaCa·2022-04-24 07:45

PnP算法详解（超详细公式推导）

PnP的应用范围很广比如两阶段法的6D姿态估计以及视觉SLAM等等。特征点的3D位置可以由三角化或者RGB-D相机的深度图确定，当然还有其

瀚文文文问问·2022-04-22 11:24

opencv计算单目相机内外参矩阵与畸变校正

代码见https://learnopencv.com/camera-calibration-using-opencv相关知识点请参考《视觉SLAM十四讲从理论到实践》，附链接如下https://pan.baidu.com

找不到服务器1703·2022-04-21 01:42

视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part4

2图像去畸变本次作业，你将尝试如何对一张图像去畸变，得到畸变前的图像。图1:测试图像图1是本次习题的测试图像（code/test.png），来自EuRoC数据集。可以明显看到实际的柱子、箱子的直线边缘在图像中被扭曲成了曲线。这就是由相机畸变造成的。根据我们在课上的介绍，畸变前后的坐标变换为：其中x;y为去畸变后的坐标，xdistorted;ydistroted为去畸变前的坐标。现给定参数：以及相机

昼行plus·2022-04-20 07:27

视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part3

2群的性质先看群的定义：补充：3.解释什么是阿贝尔群。并说明矩阵及乘法构成的群是否为阿贝尔群。阿贝尔群（AbelGroup）又称交换群或可交换群，它由自身的集合G和二元运算*构成。它除了满足一般的群公理，即运算的结合律、G有单位元、所有G的元素都有逆元之外，还满足交换律公理。因为阿贝尔群的群运算满足交换律和结合律，群元素乘积的值与乘法运算时的次序无关。plus:矩阵即使是可逆矩阵，一般不形成在乘法

昼行plus·2022-04-20 07:26

视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part2

熟悉Eigen矩阵运算设线性方程Ax=b，在A为nxn⽅阵的前提下，请回答以下问题：1.在什么条件下，x有解且唯⼀？当秩R(A，b)=R(A)=n（n为未知数个数）时有唯一解。2.高斯消元法的原理是什么？通过用初等行变换将增广矩阵化为行阶梯形矩阵，然后回带求解线性方程组的解。3.[数值计算]QR分解的原理是什么？QR方法是用于求解矩阵所有特征值的算法4.Cholesky分解法的原理是什么？5.编程

昼行plus·2022-04-20 07:56

深蓝-视觉slam-第四讲学习笔记

第四讲相机模型非线性优化-针孔相机模型与图像-实践：OpenCV/RGBD图像拼接-批量状态估计问题-非线性最小二乘法-实践：Ceres和g20(非线性优化库，图优化库）批量的状态估计问题可以通过构建最小二乘的方式求解。针孔相机模型：相机将三维世界中的坐标点（单位为米）映射到二维图像平面上（单位为像素）的过程。由于相机镜头上的透镜的存在，使得光线投影到成像平面的过程会产生畸变，因此，我们用针孔和畸

思考之路·2022-04-20 07:55

深蓝-视觉slam-第三讲学习笔记

第三讲李群和李代数1.群2.李群和李代数3.指数映射与对数映射4.求导与扰动模型5.实践：Sophus引入李群和李代数的原因是为了估计相机的运动,相机在时间上的连续运动构成李群，因为在状态估计中需要估计李群的性质，需要引入李群和李代数的概念。旋转矩阵自身是有约束的，作为优化变量时，会引入额外的约束，使得优化变得困难。通过李群——李代数间的转换关系，我们希望把位姿估计变成没有约束的优化问题，简化求解

思考之路·2022-04-20 07:25

深蓝-视觉slam-第五节习题

ORB特征点实现代码：#include#include//并行处理for_each中的std::execution#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;stringfirst_file="../1.png";stringsecond_file="../2.png";constdoublepi=3.141

思考之路·2022-04-20 07:25

高翔视觉slam14讲学习笔记（3-李群、李代数 Sophus库基础学习）

高翔视觉slam14讲学习笔记（3-李群、李代数Sophus库基础学习）Sophus库练习sophus主要用于李群、李代数的使用，在视觉SLAM十四讲实践系列之Sophus下的位姿表示和更新优化和修正已经有详细的介绍

KaHoWong·2022-04-20 07:19

视觉SLAM十四讲学习笔记-第六讲学习笔记总结（1）---非线性优化原理

第六讲学习笔记如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第六讲-非线性优化的状态估计问题_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第六讲-非线性优化的非线性最小二乘问题_goldqiu的博客

goldqiu·2022-04-20 07:17

视觉SLAM十四讲学习笔记-第六讲学习笔记总结（2）---非线性优化应用

第六讲学习笔记如下：视觉SLAM十四讲学习笔记-第六讲-非线性优化的状态估计问题_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第六讲-非线性优化的非线性最小二乘问题_goldqiu的博客

goldqiu·2022-04-20 07:47

深蓝学院-视觉SLAM课程-第3讲笔记-李群和李代数

课程Github地址：https://github.com/wrk666/VSLAM-Course/tree/master0.内容1.什么是群为什么要引入群？因为求旋转矩阵或者变换矩阵的导数时，加法不再成立，所以求矩阵的导数需要引入其他的方法，于是就引入了群。“群，环，域”都是是抽象代数中的东西因为加法在整数上面呈交换群，所以2+3=3+2=5例如：在加法上的运算，幺元为0，a+(-a)=0在乘法

读书健身敲代码·2022-04-20 07:39

视觉slam学习笔记以及课后习题《第三讲李群李代数》

前言这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题，因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅，所以有部分知识可能不太严谨，如果给大家造成了困扰请见谅，大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正

啦啦啦1231213·2022-04-20 07:05

视觉slam学习笔记以及课后习题《第五讲特征点法视觉里程计》

这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题，因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅，所以有部分知识可能不太严谨，如果给大家造成了困扰请见谅，大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正，

啦啦啦1231213·2022-04-20 07:05

视觉slam学习笔记以及课后习题《第二讲三维物体刚体运动》

前言这篇博客主要记录了我在深蓝学院视觉slam课程中的课后习题，因为是为了统计知识点来方便自己以后查阅，所以有部分知识可能不太严谨，如果给大家造成了困扰请见谅，大家发现了问题也可以私信或者评论给我及时改正

啦啦啦1231213·2022-04-20 07:04

深蓝-视觉slam-第六讲学习笔记

上一讲中，使用了特征点估计了相机的运动，本讲的光流法和直接法不需要特征匹配好的点就可以估计相机的位姿。特征点法来估计相机运动的缺点：关键点的提取和描述子的计算非常耗时。SIFT在CPU上无法实时计算，ORB也需要花费20毫秒的时间，如果整个SLAM以30毫秒/帧的速度运行，一半时间花在了计算描述子上；使用特征点时，忽略了除特征点之外的所有信息。一幅图像有几十万个像素，而特征点有几百个，只用特征点会

思考之路·2022-04-20 07:51

深蓝-视觉slam-第五讲学习笔记

引言：之前我们学习过，一个SLAM系统分为前端和后端，前端称为视觉里程计。视觉里程计根据相邻两图像的信息来估计粗略的相机运动，给后端提供一个比较好的初值。视觉里程计的算法分为两大类：特征点法和直接法。特征点法估计相机的运动是长久以来视觉里程计的主流方向。具有稳定，对光照，动态物体不敏感的优势。本讲将从特征点入手，学习如何提取，匹配图像特征点，然后通过两帧图像的信息来估计相机的运动和场景结构，从而实

思考之路·2022-04-18 11:39

深蓝-视觉slam-第四节习题

1，图像去畸变实现代码：#include#includeusingnamespacestd;stringiamge_file="../test.png";intmain(intargc,char**argv){//畸变系数doublek1=-0.28340811,k2=0.07395907,p1=0.00019359,p2=1.76187114e-05;//内参doublefx=458.654,f

思考之路·2022-04-18 11:08

深蓝-视觉SLAM-第一讲学习笔记

第一讲概述与预备知识（1）.课程内容与预备知识（2）.SLAM是什么（3）.视觉slam的数学表述和框架（4）.实践：Linux下的C++编程基础1.课程内容与预备知识物体识别：指让计算机去分析或识别一张图片或者一段影片中的物体

思考之路·2022-04-18 11:08

ubuntu16.04下安装Dynaslam的cpu版本（后续补上gpu版本）

本人是小白，刚刚接触视觉SLAM，并且看了很多人的博客，因此想记录一下自己的安装过程。我重装过后是纯净的系统，第一件事请就是装ROS，ROS中有很多依赖项，以方便我们后面在编译过程中不至

心之向阳，无畏伤悲·2022-04-16 07:33

【ORB_SLAM2源码解读】EuRoC双目数据集跑通ORB_SLAM2

源码编译下载EuRoCDataset将数据集移动到路径下stereo_euroc终端运行命令终端运行效果配置clion运行参数clion运行效果运行效果stereo_euroc运行视频Ubuntu16.04、视觉

SLAM实战教程·2022-04-15 07:04

视觉SLAM十四讲 3-三维空间刚体运动

蓝色紫色红色一、前言本章简要介绍三维世界中刚体运动的描述方式：旋转矩阵、旋转向量、欧拉角、四元数等。二、SLAM问题的数学表述用数学语言来描述：小萝卜正携带着某种传感器在未知环境里运动相机：在某些时刻采集数据连续时间的运动=>离散时刻对于小萝卜：t=1,...,Kt=1,...,Kt=1,...,K时刻，小萝卜在各个时刻的位置：x1,...,xKx_1,...,x_Kx1,...,xK =

Nismilesucc·2022-04-13 10:18

SLAM笔记

fangfang12138·2022-04-06 15:47

视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part 1

熟悉Linux1.如何在Ubuntu中安装软件（命令⾏界⾯）？它们通常被安装在什么地⽅？ubuntu下安装软件有四种方式:①通过deb格式的离线软件包安装sudodpkg-ixxx.deb#安装包,安装程序-i:installsudodpkg-rpackage#删除包-r:remove此法的默认安装目录为:/opt②通过apt-get包管理器从软件源中在线安装(最常用的方式)sudoapt-get

昼行plus·2022-04-06 15:47

ubuntu18.04配置ORB-SLAM3（包含ROS）完整版教程

组内有新生讲课的习惯，目前选题为视觉slam介绍，程序方面就选

黄宏智·2022-04-04 07:46

(一)卡尔曼滤波算法简介

卡尔曼滤波算法简介1.卡尔曼滤波器--最优状态估计2.非线性系统2.1扩展卡尔曼滤波器EKF2.2无迹卡尔曼滤波器UKF2.3粒子滤波器3.总结参考自B站MATLAB中国及《视觉SLAM十四讲》第9章9.11

恒友成·2022-04-01 07:58

200万年薪的博士，华为到底看重什么？

钟钊研究的是深度神经网络结构的自动设计，秦通研究方向主要包括机器视觉SLAM，视觉惯导融合，多传感器定位。按年薪排序，紧随其后的李屹毕业于北京大学数

AI科技大本营·2022-03-30 07:25

ORB-SLAM3 细读单目初始化过程(上)

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达学习ORB-SLAM3单目视觉SLAM中，发现有很多知识点需要展开和深入，同时又需要对系统有整体的认知，为了强化记忆，记录该系列笔记，为自己图方便

Tom Hardy·2022-03-21 07:28

这个SLAM的专题不错

视觉SLAM基础理论_努力努力努力-CSDN博客视觉SLAM基础理论别低头，王冠会掉；别流泪，坏人会笑转载VINS细节系列-readIntrinsicParameter（）一、相机标定参数读取trackerData

拔剑_浆糊的传说·2022-02-23 19:31

视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-单应矩阵和实践

专栏汇总视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建

goldqiu·2022-02-20 07:13

视觉SLAM面试题汇总（2019年秋招题库参考）——第一部分

为了充分利用面试题的学习价值，建议大家先自行解答一遍，再对照参考答案！温馨提示：文章过长，且题库仅放送了一部分，建议先收藏加关注再花时间自行查阅~1.SIFT和SUFT的区别2.相似变换、仿射变换、射影变换的区别3.Homography、Essential和FundamentalMatrix的区别4.视差与深度的关系5.描述PnP算法6.闭环检测常用方法7.给一个二值图，求最大连通域8.梯度下降法

书哲_深蓝学院·2022-02-16 18:23

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