#视觉SLAM 第35页

Opencv中特征点提取和特征匹配算法详解（ORB SIFT SURF FAST）

特征匹配（FeatureMatch)是计算机视觉中很多应用的基础，譬如在目标识别、三维重建、视觉SLAM中设计视觉里程计等会用到，这个概念让新手刚开始摸不到头脑，所以花一些时间去理清这些概念是有必要的，

QZX-light·2020-06-22 03:43

SLAM之特征点匹配与检测

根据高博《视觉SLAM十四讲》ORB特征点鲁邦性强，提取与匹配速度比SIFT特征点快，这篇文章给予ORB特征点以及opencv2.4.8库进行两幅特征点的特征提取与匹配。

共和国之辉·2020-06-22 00:46

【学习SLAM】视觉SLAM笔记之Frame 类

Frame类[数据成员]定义了ID、时间戳、位姿、相机、图像在Frame中,我们定义了ID、时间戳、位姿、相机、图像这几个量;public://datamemberstypedefstd::shared_ptrPtr;unsignedlongid_;//idofthisframedoubletime_stamp_;//whenitisrecordedSE3T_c_w_;//transformfro

苏源流·2020-06-21 23:22

VSLAM之边缘化 Marginalization 和 FEJ (First Estimated Jocobian)

Schurcomplement)实现边缘化(Marginalization)2.1舒尔补操作及矩阵快速求逆2.2多元高斯分布下的舒尔补分解：边际分布(marginaldistribution)及条件分布3.视觉

Hansry·2020-06-21 21:41

视觉SLAM十四讲第六章程序出错（转载）

视觉SLAM十四讲第六章程序出错（转载）摘自：https://www.cnblogs.com/xueyuanaichiyu/p/7921382.html问题：首先贴出报错部分代码：typedefg2o:

BIT_LGC·2020-06-21 17:36

论文翻译 SLAM综述

Detection（特征和检测）Recognition&Segmentation（识别和分割）Localization（定位）挑战与未来成本和适应性弱纹理和动态环境敌对的传感器攻击三、VisualSLAM视觉传感器视觉

r = a (1-sinθ)·2020-06-21 12:47

图像三维重建方法综述

blog.csdn.net/zhubaohua_bupt/article/details/74172831利用相机进行三维重建已经不是一个新鲜的话题，重建的三维环境用途很广泛，比如检测识别目标，作为深度学习的输入，视觉

weixin_30610755·2020-06-21 10:13

视觉SLAM十四讲第5讲相机与图像

1、相机模型、参数2、投影成像原理3、opencv图像储存文章目录1、相机模型与内外参1.1针孔相机模型1.2相机畸变1.3相机成像过程1.4双目相机模型1.5RGBD相机模型2、计算机中的图像（存取、点云拼接）1、表示方式与存取2、点云拼接终.总结1、相机模型与内外参内参数：指的是相机的焦距f等参数，f_x,f_y,c_x,c_y等，可以通过标定得出，产家会给，但可能需要自己再次标定精确数字外参

木木小窝·2020-06-16 11:47

视觉SLAM——特征点法与直接法对比以及主流开源方案对比 ORB LSD SVO DSO

前言单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类：前端可以分为特征点法与直接法，后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。

瘋耔·2020-06-12 17:00

LR: Voxel Map for Visual SLAM

Abstract在现代视觉SLAM系统中,很常规的做法是从重叠的关键帧获得潜在的候选地图点来做后续的特征匹配或是直接跟踪.我们认为关键帧不是最优解,因为一些内在的限制,比如弱几何理由和破可扩展性.我们提出了一种基于

四积阴功五读书·2020-06-01 18:00

Optimization·2020-05-23 23:08

视觉SLAM笔记--第5篇: 基础矩阵F和单应矩阵H的推导过程，区别分析

基础矩阵F和单应矩阵H的推导过程，区别分析参考博客1.基础矩阵F1.1EssentialMatrix1.2FundamentalMatrix1.3两者区别2.单应矩阵H3.基础与单应矩阵区别4.详细推导求解参考博客参考博客：https://blog.csdn.net/try_again_later/article/details/886555631.基础矩阵F1.1EssentialMatrix已

w风的季节·2020-05-07 22:35

踏进VIO领域前，最需要了解的工作——预积分（Preintegration） | Paper Reading第一季第七期

研究课题为视觉SLAM，兴趣包括计算机视觉与机器学习。曾撰写过与SLAM相关的论文和

MomentaAI·2020-04-08 22:34

视觉SLAM学习（一）

经典视觉SLAM框架传感器信息的读取，在视觉

Sunshine_晗晗·2020-04-06 20:58

视觉SLAM ORB-SLAM2 双目相机数据集实验

参照：：：https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/79687144一、ROS—KineticROS直接按照官网教程就好,对应好自己的版本。在这里插入图片描述http://wiki.ros.org/Installation/Ubuntuhttps://blog.csdn.net/softimite_zifeng/article/d

厚德载物_9c63·2020-04-05 16:21

Lie group & Lie algebra

Reference:《视觉SLAM十四讲》http://www.cs.toronto.edu/~gwtaylor/publications/nips2006mhmublvhttps://github.com

LifengShen8313·2020-04-05 00:10

SLAM前端：PnP（一）DLS、P3P

场景一：视觉slam中在初始化后可以知道空间中一些点在世界坐标系下的坐标，在下一帧图像进行特征点匹配后，利用这些特征点的3D坐标及2D像素坐标，PnP可以计算出当前帧图像的R、t，即在世界坐标系下的R、

共和国之辉·2020-04-01 12:08

83 项开源视觉 SLAM 方案够你用了吗？

作者：吴艳敏来源：83项开源视觉SLAM方案够你用了吗？前言1.本文由知乎作者小吴同学同步发布于https://zhuanlan.zhihu.com/p/115599978/并持续更新。

3D视觉工坊·2020-04-01 11:00

视觉SLAM漫谈

1.前言开始做SLAM（机器人同时定位与建图）研究已经近一年了。从一年级开始对这个方向产生兴趣，到现在为止，也算是对这个领域有了大致的了解。然而越了解，越觉得这个方向难度很大。总体来讲有以下几个原因：入门资料很少。虽然国内也有不少人在做，但这方面现在没有太好的入门教程。《SLAMfordummies》可以算是一篇。中文资料几乎没有。SLAM研究已进行了三十多年，从上世纪的九十年代开始。其中又有若干

壹米玖坤·2020-03-27 21:23

三维重建代码实现（三）

风之旅人c·2020-03-27 12:16

三维重建代码实现（一）

风之旅人c·2020-03-26 10:04

SLAM前端 - 相机运动估计 & 特征点位置估计

参考：高翔——《视觉SLAM十四讲》第7讲视觉里程计1高翔——《视觉SLAM十四讲》系列讲解视频及PPTch7_1&ch7_2目录：1相机运动估计之2D-2D:对极几何2相机运动估计之3D-2D:PnP3

aaa小菜鸡·2020-03-25 21:31

那些珍贵的「视觉SLAM」课程资料总结(一)

一前言 SLAM，全称叫做SimultaneousLocalizationandMapping，中文叫做同时定位与建图。话不多说，以下分享我之前对于SLAM理论收藏的一些资料。二干货1.PnP算法简介与代码解析（视频+PPT课件+代码解析）链接：https://pan.baidu.com/s/1d9e0FaIvK_s8m1pMJvNXtg密码：hf22 这一部分主要是柴政对于P3P、EPn

3D视觉工坊·2020-03-22 06:29

从概率角度出发的卡尔曼滤波器推导

根据《视觉SLAM14讲：从理论到实践》的P106-P107、P237-P243以及相关的概率方面的基础进行总结。以高翔博士P237-P243中公式为主线进行展开。目的是加强这个方面的联系感。

Optimization·2020-03-22 03:08

SLAM学习笔记(1)

在家带娃，闲来无事翻看《视觉SLAM十四讲》，粗略过了一遍，先记个大概，细节部分容后再补。SLAM框架如图图片发自App一、前端视觉里程计视觉里程计的任务是估算相邻图像间的相机运动，以及局部地图。

篱落秋风·2020-03-21 23:37

那些珍贵的「视觉SLAM」课程资料总结（二）

此篇文章，承接上一篇：那些珍贵的「视觉SLAM」课程资料总结（一）二干货 1-12:见前一篇文章。

3D视觉工坊·2020-03-20 09:44

Slam介绍

转载https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/3695962.html视觉SLAM漫谈1.前言开始做SLAM（机器人同时定位与建图）研究已经近一年了。

苏克贝塔老鼠·2020-03-16 07:09

激光SLAM Vs 视觉SLAM

SLAM（同步定位与地图构建），是指运动物体根据传感器的信息，一边计算自身位置，一边构建环境地图的过程，解决机器人等在未知环境下运动时的定位与地图构建问题。目前，SLAM的主要应用于机器人、无人机、无人驾驶、AR、VR等领域。其用途包括传感器自身的定位，以及后续的路径规划、运动性能、场景理解。由于传感器种类和安装方式的不同，SLAM的实现方式和难度会有一定的差异。按传感器来分，SLAM主要分为激光

科技前沿讯·2020-03-14 13:22

直击小觅双目摄像头新品发布：为视觉SLAM而生

近日，小觅机器人之父、Slightech联合创始人&CEO庞琳勇博士做了关于为服务机器人、ARVR、无人机等所研发的双目惯性视觉模块MYNTEYE（小觅双目摄像头），并开始接受预定。小觅机器人的投资人之一徐小平教授评价小觅机器人为“机器人第一网红”，以此为切入点，Leo庞漫谈服务机器人的核心技术和人工智能。庞总指出，被动服务的手机已做到极致，然而随着人口老龄化等社会问题，能够提供人脸识别、自动驾驶

虚拟99·2020-03-12 14:48

SLAM | 视觉SLAM中直接法开源算法：LSD-SLAM、DSO

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货前面的话VSLAM是利用多视图几何理论，根据相机拍摄的图像信息对相机进行定位并同时构建周围环境地图。VSLAM前端为视觉里程计和回环检测，相当于是对图像数据进行关联；后端是对前端输出的结果进行优化，利用滤波或非线性优化理论，得到最优的位姿估计和全局一致性地图。前面已经介绍了系列一：VSLAM的前端：视觉里程计和回环检测，系列二：VS

AI算法修炼营·2020-03-11 22:54

人工智能 | 深度学习与VO、SLAM、三维重建【论文及代码篇】

这里是深度学习与视觉里程计、视觉SLAM以及3D三维重建的相关论文与代码！！！！！！！！！

冲动的MJ·2020-03-10 21:36

那些珍贵的「视觉SLAM」课程资料总结（三）

此篇文章，承接上一篇：那些珍贵的「视觉SLAM」课程资料总结（二） ♥干货 ☟1-30.见前两篇文章。

3D视觉工坊·2020-02-22 08:45

那些珍贵的「视觉SLAM」课程资料总结（补充版/完整版）

全世界只有不到2%的人关注了视觉IMAX 你真是个特别的人一前言之前曾经总结过关于SLAM的资源，但感觉有些零零散散，在此进行补充与完善，分享给大家。SLAM，全称叫做SimultaneousLocalizationandMapping，中文叫做同时定位与建图。二干货1.PnP算法简介与代码解析（视频+PPT课件+代码解析）链接：https://pan.ba

3D视觉工坊·2020-02-14 11:20

【教程】使用CMake编译含有viz.hpp的OpenCV310+OpenCV contrib

写在最前：看了一段时间的视觉SLAM。

曦沉·2020-02-13 10:31

ORB-SLAM2 初体验 —— 配置安装

转载请注明出处，谢谢原创作者：MingruiYU原创链接：https://www.cnblogs.com/MingruiYu/p/12286752.htmlORB-SLAM2作为目前应用最广泛的视觉SLAM

MingruiYu·2020-02-09 12:00

CV学习资料《卷积神经网络与视觉计算》+《深度学习实践计算机视觉》+《视觉SLAM十四讲从理论到实践》电子资料代码分析

xusaxiao·2020-02-03 23:00

激光SLAM理论与实践笔记 - 激光的后端图优化理论第四期

但是滤波器在视觉slam之中的应用还是非常广泛的。

绍磊leo·2020-01-28 21:05

视觉SLAM实战（二）：ORB-SLAM2 with Kinect2

前言实战系列很久没有更新了。近期拿到了一台不错的Thinkpad和Kinectv2，前两天orbslam2又放出，于是想要在kinect2下尝试一下orbslam。整个过程没有特别多的技术含量，读者可以把它当成一个实验步骤的总结。ORB-slamorb-slam是15年出的一个单目SLAM，也可以说是单目中做的非常好的一个实现。另一方面，他的代码也极其清爽，编译十分贴心，十分注重我等程序员的用户体

半闲居士·2020-01-09 16:44

下周二，听诠视科技CEO林瓊讲解vSLAM端处理解决方案的设计与应用

SLAM即时定位与地图构建（SimultaneousLocalizationAndMapping)，可以帮助机器人解决在未知环境中的感知与定位问题，目前主要有激光SLAM和视觉SLAM（vSLAM）两种方案

智东西·2020-01-09 00:00

高翔博士：视觉SLAM十四讲笔记（nX）

0.为什么标题的编号是（nX）?因为是在学习到第7章的时候，被有关G2O的安装和编译不通过给搞疯了，要成魔了，才想起了应该把踩过的坑记录下来，以供日后学习，也给后来者提供一个快速过坑的机会。我的环境配置为：ubuntu18.04+opencv-3.4.6+ceres-solver-1.14.01.**安装和编译G2O**1.1下载源文件安装的版本是g2o-20170730，点这里下载github上

beegreen·2020-01-07 21:44

利用SVD的方法求解ICP（详细推导）

引用资料（理论部分其实就是把第一个的不详细和错误的地方说了一下，翻译了一下第二个文献以及不明了的地方说一下O(∩_∩)O哈哈~）：高翔《视觉SLAM十四讲》K.S.ARUN,T.S.HUANG,ANDS.D.BLOSTEINLeast-SquaresFittingofTwo3

zhouyelihua·2020-01-04 20:32

[论文笔记]ElasticFusion: Dense SLAM Without A Pose Graph

ElasticFusion:DenseSLAMWithoutAPoseGraph没有姿态图稠密SLAM[TOC]摘要提出了一种实时密集视觉SLAM的新方法。

liampayne_66d0·2019-12-31 16:15

ORB-SLAM2的编译运行以及TUM数据集测试

近段时间一直在学习高翔博士的《视觉SLAM十四讲》，学了以后发现自己欠缺的东西实在太多，好多都需要深入系统的学习。ORB-SLAM2是一套完整的SLAM方案，提供了单目，双目和RGB-D三种接口。

徐大徐·2019-12-28 17:45

(持续更新）SLAM 笔记

Disclaimer：个人理解，可能有误，欢迎指正主要参考资料：《视觉SLAM十四讲:从理论到实践》高翔,张涛外，内推momentaSLAM相关工作，简历发邮箱[email protected]

district10·2019-12-26 21:22

视觉SLAM十四讲（一）之旋转矩阵与旋转向量[罗德里格斯公式]

摘要：小伙伴在学习高博的《视觉SLAM十四讲》的时候，对罗德里格斯公式理解比较抽象，所以本次对该公式进行理论推导，并且整理该讲内容，其中有错误的地方，望指正。

驾驶辅助_刘华财·2019-12-24 22:00

初识视觉SLAM：用相机解决定位和建图问题

小编说：视觉SLAM是指用相机解决定位和建图问题。本文以一个小机器人为例形象地介绍了视觉SLAM的功能及特点。

博文视点·2019-12-23 13:28

《视觉SLAM十四讲从理论到实践》高清PDF+源代码+《计算机视觉中的多视图几何》中英文PDF+源代码

《视觉SLAM十四讲：从理论到实践》系统介绍了视觉SLAM（同时定位与地图构建）所需的基本知识与核心算法，既包括数学理论基础，如三维空间的刚体运动、非线性优化，又包括计算机视觉的算法实现，例如多视图几何

yutou798·2019-12-19 17:01

视觉SLAM理论与实践4

视觉SLAM理论与实践4-相机模型非线性优化一、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

尹扣0801·2019-11-29 17:54

视觉SLAM理论与实践3

视觉SLAM理论与实践3-李群李代数-附代码一、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

尹扣0801·2019-11-29 11:52

视觉SLAM理论与实践2

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

尹扣0801·2019-11-29 10:28

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