视觉SLAM从入门到实践第21页

视觉SLAM ch6代码总结

目录一、手写高斯牛顿法二、使用Ceres拟合曲线三、使用g2o进行曲线拟合一、手写高斯牛顿法步骤：1、先根据模型生成x，y的真值，并在真值中添加高斯分布的噪声2、使用高斯牛顿法进行迭代3、求解高斯牛顿法的增量方程增量方程的推到过程图片来源该公式等同于133页6.41式Σ是高斯噪声的方差CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION3.0)project(c

雨幕丶·2022-12-27 17:48

视觉SLAM ch8代码总结

目录一、LK光流1.使用LK光流2.使用高斯牛顿实现光流3.多层光流光流法实践总结二、直接法1.单层直接法2.多层稀疏直接法三、课后题一、LK光流1.使用LK光流用OpenCV的光流追踪特征点的运动。第一张图像中提取角点，利用光流追踪角点在第二张图像中的位置。使用cv::calcOpticalFlowPyrLK函数可以得到追踪后的点。voidcv::calcOpticalFlowPyrLK(Inp

雨幕丶·2022-12-27 17:48

视觉SLAM ch5代码总结（一）

CMakeLists.txtcmake_minimum_required(VERSION2.8)project(basics)#Eigeninclude_directories("/usr/include/eigen3")#opencvfind_package(OpenCVREQUIRED)#添加头文件include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS})add_e

雨幕丶·2022-12-27 17:18

视觉SLAM ch7 ORB特征点

一、视觉里程计方法：特征点法和光流法。（视觉里程计的核心是如何根据图像估计相机运动）1.1特征点法：提取和匹配特征点，然后根据配对的特征点估计相机的运动。特征点由关键点和描述子组成。关键点是指特征点在图像里的位置，有些特征点还具有朝向、大小信息；描述子通常是一个向量，描述了该关键点周围像素的信息。1.2常用的特征点方法：一、SIFT(尺度不变特征变换)，充分考虑了图像变换过程中出现的光照、尺度、旋

雨幕丶·2022-12-27 17:18

视觉slam十四讲个人理解(ch7视觉里程计1)

参考博文::https://blog.csdn.net/david_han008/article/details/53560736https://blog.csdn.net/n66040927/article/details/79163496?utm_source=blogxgwz3ICP是指，利用点云的匹配关系，来求解相机的三维运动。PNP是利用已知的三维结构与图像的对应关系，来求解相机的三维运

dibuxue3246·2022-12-27 17:46

视觉SLAM ch7代码总结（一）

目录一、OpenCV的ORB特征二、手写ORB特征一、OpenCV的ORB特征1.Keypoint类opencv中Keypoint类的默认构造函数为：CV_WRAPKeyPoint():pt(0,0),size(0),angle(-1),response(0),octave(0),class_id(-1){}pt(x,y):关键点的点坐标，是像素坐标；size():该关键点邻域直径大小；angle

雨幕丶·2022-12-27 16:14

视觉SLAM-13

第十三章稠密地图地图的应用大致可分为：1）定位。2）导航：在这个过程中，需要知道地图中哪些地方可以通过，哪些地方不可通过，而要能实现这样的功能，则至少是稠密地图。3）避障：与导航类似，但更加关注局部的、动态的障碍物的处理，同样也需要至少是稠密的地图。4）重建：利用SLAM获取周围环境的重建效果，主要是用于向他人展示。并且我们对这种地图还有外观要求，所以这样地图也是稠密的。5）交互：主要指人与地图之

xmrmol·2022-12-27 14:36

深蓝学院-视觉SLAM课程-第2讲笔记--三维空间刚体运动

课程Github地址：https://github.com/wrk666/VSLAM-Course/tree/master0.内容C++没有矩阵的运算，用别人的库来进行矩阵运算，其中Eigen库能够进行刚体运动的一些计算，由3部分构成：Core：矩阵的表达；Dense：稠密矩阵的计算，矩阵求逆，稠密矩阵的分解等；Geometry：旋转矩阵，欧拉角，四元数等。1.点与坐标系三维空间常用正交基来表示（

读书健身敲代码·2022-12-27 11:24

【视觉SLAM十四讲】第7讲视觉里程计1

7.1特征点法前面提到过，SLAM中主要分为前端和后端，前端主要是根据相邻图像的信息，粗略估计相机的运动，从而给后端一个比较好的初始值。前端的实现，根据是否需要提取特征，分为特征点法和直接法。对于特征点法，首先需要的就是定义什么是特征点。图像本身就是一个矩阵，如果直接从矩阵的层面考虑运动的估计，相当于用图像中全部的数据去估计，这样做的运算量必然是很大的。一般我们都会采用选代表的方法，也就是选取图像

林北不要忍了·2022-12-27 10:55

【TypeScript】TS接口类型（三）

系列专栏：vue3从入门到精通、TypeScript从入门到实践个人签名：不破不立资料领取：前端进阶资料以及文中源码可以找我免费领取（文末有我wx）目录介绍使用（1）设置属性只读（2）设置索引签名（3）

不叫猫先生·2022-12-27 07:54

相机标定的作用

详细讲解见《视觉slam十四

Coldor·2022-12-26 17:08

2020视觉SLAM面试复习

主要参考：Jichao_Peng:视觉SLAM总结——视觉SLAM面试题汇总try_again_later:SLAM秋招知识点总结——自动驾驶算法、3D视觉岗位（附有解答）1.Sift中尺度空间、高斯金字塔

月夕花晨KaCa·2022-12-26 17:16

鱼眼相机模型

转自鱼眼相机模型与标定与重映射-EpsAvlc的博客鱼眼相机模型与标定与重映射computer-vision2019年10月21日背景在现有的视觉SLAM框架中，大部分是用针孔相机的图像来进行特征提取与匹配的

Neil_Skype·2022-12-26 13:58

GAMES104实录 | 引擎架构分层（下） part2

本期为GAMES104《现代游戏引擎：从入门到实践》视频公开课文字实录第7期。本课程由GAMES(图形学与混合现实研讨会）发起，游戏引擎技术专家王希携手游戏引擎一线开发者共同研发。

GAMES104·2022-12-26 08:17

先码后看，程序员的「双节」该买点什么？

需要的可以去当当下单～销售750,000册的经典《Python编程：从入门到实践（第2版）》埃里克·马瑟斯（EricMat

turingbooks·2022-12-25 19:55

python入门教程pdf-《python基础教程第三版》高清版PDF免费下载

下载地址：备用地址：Python基础教程第3版Python简明教程书籍Python编程从入门到实践灵程序设计丛书《python基础教程第三版》高清版PDF免费下载《python基础教程第三版》高清版PDF

编程大乐趣·2022-12-25 18:34

二刷《Python编程从入门到实践》项目2 数据可视化小结

二刷《Python编程从入门到实践》项目2数据可视化小结第十五章生成数据第十六章下载数据第十七章使用API第十五章生成数据1、利用函数plot()绘制图像，利用函数show()打开matplotlib查看器

猎猫骑巨兽·2022-12-25 16:21

python从入门到实践-项目实战二数据可视化-生成数据

项目实战二数据可视化过去已逝，未来可追环境：Windows10，python，pycharm库：matplotlib文章目录项目实战二数据可视化第十五章生成数据plot与scatter的区别plot的用法scatter的用法综合使用Pygal模拟掷色子第十五章生成数据plot与scatter的区别plot的用法importmatplotlib.pyplotaspltinput_values=[1,

愚者的自白·2022-12-25 16:51

视觉slam基础知识

三维空间中刚体的运动描述方式旋转矩阵、变换矩阵、欧拉角、四元数旋转矩阵空间中两个坐标系之间的旋转运动可由一个正交矩阵（行列式为1）表示，该矩阵称为旋转矩阵R。旋转矩阵的转置（=逆）表示了相反的旋转。变换矩阵空间中任意两个坐标系位置变换可分解为旋转+平移，因此有其中，R12：坐标系2到坐标系1的变换；t12：坐标系1的原点指向坐标系2的原点的向量。变换矩阵T：根据分块矩阵的转置计算T-1欧拉角用3个

好好仔仔·2022-12-25 16:49

【Python】项目实战二：数据可视化 - 《Python编程：从入门到实践》

1、生成数据（1）绘制简单的图像：折线图、散点图、自动计算数据importmatplotlib.pyplotasplt"""注释内替换：折线图变为散点图"""input_values=[1,2,3,4,5]squares=[1,4,9,16,25]plt.plot(input_values,squares,linewidth=5)#plt.scatter(input_values,squares,

THDoO·2022-12-25 16:19

Python编程从入门到实践.——项目二数据可视化

项目2数据可视化1生成数据1.1安装matplotlib1.1.5matplotlib画廊https://matplotlib.org/1.2绘制简单的折线图mpl_squares.pyimportmatplotlib.pyplotaspltsquares=[1,4,9,16,25]plt.plot(squares)plt.show()1.2.1修改标签文字和线条粗细importmatplotli

紫霄zixiao·2022-12-25 16:18

【硕士论文】《动态场景下的语义三维地图构建》西南科技大学余东应

动态场景下定位对特征点匹配算法做出改进，提出自适应窗隔匹配模型，可剔除动态物体上的错误匹配----------知识点提炼----------分类主流的SLAM算法分为基于视觉及激光两类按照所使用的传感器类型，视觉

echo_gou·2022-12-25 12:08

《视觉SLAM十四讲》第八讲-运行 direct_sparse、direct_semidense 报错 Segmentation fault (core dumped)

写在前面运行《视觉SLAM十四讲》第八讲中的direct_sparse、direct_semidense出现出现报错一、问题描述示例代码direct_sparse.cpp、direct_semidense.cpp

wongHome·2022-12-24 19:27

《视觉SLAM十四讲》第九讲-运行程序出现Segmentation fault (core dumped)、double free or corruption (out)解决方法

写在前面运行《视觉SLAM十四讲》第九讲中的0.2版本、0.3版本、0.4版本出现的报错一、问题一及解决方法1.问题描述编译通过，但是运行时出现以下报错：Segmentationfault(coredumped

wongHome·2022-12-24 19:27

基于点和线特征的实时单目SLAM

PL-SLAM:Real-TimeMonocularVisualSLAMwithPointsandLines摘要：众所周知，低纹理场景是依赖于对应点的几何计算机视觉的主要短板之一，尤其是视觉SLAM。

柚子Betty·2022-12-24 17:14

python网络课价格_有没有简单易懂的入门级Python辅导书或网络课程？

《python编程从入门到实践》本书是一本针对所有层次的Python读者而作的Python入门书。

weixin_40008644·2022-12-24 13:22

slam的一些库函数安装

article/details/78657295最近在学SLAM，每次编译都少了库函数，然后逆天的linux操作让我这个小白对这些错误提示还有安装库函数很崩溃，从网上找了这个相关文章，学习学习前言本篇博客主要写了视觉

MetaSmiles·2022-12-24 13:58

笔记：《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装

笔记：《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装目录前言1、Eigen线性代数库的安装2、Sophus李代数库的安装3、OpenCV计算机视觉库的安装4、PCL点云库的安装5、Ceres非线性优化库的安装6、

沐白001·2022-12-24 13:56

《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装

转自：https://www.cnblogs.com/ChrisCoder/p/7222430.html笔记：《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装目录前言1、Eigen线性代数库的安装2、Sophus李代数库的安装

一树荼蘼·2022-12-24 13:19

笔记视觉slam十四讲之开源库的安装

笔记：《视觉SLAM十四讲》之开源库的安装目录前言1、Eigen线性代数库的安装2、Sophus李代数库的安装3、OpenCV计算机视觉库的安装4、PCL点云库的安装5、Ceres非线性优化库的安装6、

一个免提·2022-12-24 13:46

【TypeScript】TS类型声明（二）

系列专栏：vue3从入门到精通、TypeScript从入门到实践个人签名：不破不立目录一、string、number、null、undefined、boolean类型声明二、array、tuple（元祖

不叫猫先生·2022-12-23 20:20

多源传感器组合导航 GNSS 视觉SLAM LiDAR INS 开源项目总结

多源传感器组合导航GNSS视觉SLAMLiDARINS开源项目总结本文更改自吴桐wutong微信公众号文章。

倪偲001·2022-12-23 17:29

bert从入门到实践笔记本

因工作原因要是用bert，查了比较多东西，把过程中的一些问题和内容记录在这里，方便自己以后查阅，也为更多新人指路。‘工作中不断更新ing…’-----------------过程中发现的一些好文章：----------------bert原理bert的fine-tune在notebook里运行一个.py文件的方法一、bert简介------小白刚入手bert，可以把它理解成Python的一个拓展库

.小简.·2022-12-23 16:52

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（九）

文章目录前言一、实践部分1.orb_cv项目2.orb_self项目3.pose_estimation_2d2d项目4.triangulation项目5.pose_estimation_3d2d项目6.pose_estimation_3d3d项目二、第7讲的普通习题1.其他特征点2.统计提取1000个特征点的耗时4.其他加速匹配的方式5.其他PnP方法6.在PnP中考虑第一个相机的观测7.在ICP

从此刻开始不同·2022-12-23 15:18

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（十）

文章目录前言一、实践部分1.optical_flow项目2.direct_method项目二、第8讲的普通习题1.其他光流方法的特点2.求梯度方法上的缺点3.直接法能否提出反向法的概念5.单目直接法的理解总结前言系统环境：ubuntu20.04本文讨论第8讲的实践部分和普通习题的内容。一、实践部分1.optical_flow项目这个项目需要修改CV_GRAY2BGR为COLOR_GRAY2BGR，

从此刻开始不同·2022-12-23 15:18

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（八）

文章目录前言一、6.3实践部分1.安装Ceres和g2o库2.gaussewton项目3.ceresCurveFitting项目4.g2oCurveFitting项目二、第6讲的普通习题1.证明式子2.调研各种方法3.高斯牛顿法的细节4.DogLeg细节5.阅读Ceres的细节6.阅读g2o的文档总结前言系统环境：ubuntu20.04这几天又抽了时间看了SLAM十四讲的第6讲非线性优化，前面6.

从此刻开始不同·2022-12-23 15:48

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（七）

文章目录前言一、5.3-5.4实践部分1.Opencv的安装2.imageBasics项目3.undistortImage项目4.stereoVision项目5.jointMap项目二、第5讲的普通习题2.叙述相机内参的物理意义3.搜索特殊相机的标定方式4.调研全局快门相机和卷帘快门相机的异同5.RGB-D相机是如何标定的6.举出其他遍历图像的方法总结前言系统环境：ubuntu20.04这几天又抽

从此刻开始不同·2022-12-23 15:47

学习记录-视觉SLAM十四讲第2版（二）

文章目录前言一、问题是什么？二、工具是什么？1.分类2.三种相机（1）单目相机（2）双目相机（3）深度相机三、流程是什么？1.总的流程框架2.每个步骤说明3.补充四、尺度不确定性总结前言日常学习的记录，今天主要是对SLAM第二讲的一些概念和基础知识过了一遍，对SLAM的大致情况有了了解。这里主要总结2.1和2.2的内容，至于2.3，我看了一遍还是很晕，也看了一些相关的学习视频是建议先跳过2.3，因

从此刻开始不同·2022-12-23 15:17

家门Jm·2022-12-23 10:17

RGB-D Slam 总结

按照使用的传感器分为激光SLAM（LOAM、V-LOAM、cartographer）与视觉SLAM，其中视觉SLAM又可分为单目SLAM（Mono

J-A·2022-12-23 10:45

紧耦合LIO综述 | 6篇顶会论文看透紧耦合LIO玩儿法（LIOM/LIO-SAM）

无疆WGH编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/567254168点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取后台回复【SLAM综述】获取视觉

自动驾驶之心·2022-12-23 09:42

【Unity 3D 从入门到实践】Unity 3D 预制体

目录一，预制体介绍二，创建预制体三，实例化预制体一，预制体介绍预制体是Unity3D提供的保存游戏对象组件和属性的方法，通过预制体可以快速的实例化挂载不同组件的游戏对象，从而减少开发难度，提高资源的利用率和开发效率。预制体是Unity中非常重要的概念，可以理解为一个游戏对象及其组件的集合，目的是使游戏对象及其资源能够重复使用。预制体修改后，实例也会同步修改。二，创建预制体1，在工程面板中，右击新建

拉伊博·2022-12-23 05:32

《知识图谱从入门到实践》05 基于Pyltp依存句法分析获取文本关系

目录书山有路勤为径，学海无涯苦作舟一、安装Pyltp二、依存句法分析获取文本关系2.1对文本进行分词2.2词性标注2.3依存句法分析2.4角色语义标注2.5构建每个词语维护的一个保存句法依存儿子节点的字典2.6完整代码三、组成三元组书山有路勤为径，学海无涯苦作舟一、安装Pyltp1安装pyltp需要C的编译环境，需要安装VS2015的软件,自己安装的就2015。2然后pipinstallpyltp

驭风少年君·2022-12-23 05:51

【SLAM模块】g2o 曲线拟合实例

在视觉slam中，相机的位姿与观测的路标构成图优化的顶点，相机的运动，路标的观测构成图优化的边。结构流程1

dulu_202·2022-12-22 18:45

【基于视觉语义特征的室外SLAM建图算法研究】

首先什么是语义SLAM，我们知道传统的视觉SLAM是基于关键点、描述子等低级图像特征来进行定位和建图的，那么对于一些更高层次的带有明确意义的语义信息，比如现实世界中真实的物体，将它作为特征来进行优化的SLAM

dulu_202·2022-12-22 18:13

slam和ros之间的是什么关系？

主要用于解决移动机器人在未知环境中运行时定位导航与地图构建的问题，SLAM分为：激光SLAM和视觉SLAM，他们各有千秋，常见的应用有：扫地机器人，无人驾驶车，无人机，等等。ROS是什么？

深蓝学院·2022-12-22 12:23

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

robioperay·2022-12-22 07:35

CVPR 2021 | 稀疏纹理也能匹配？速览基于Transformers的图像特征匹配器LoFTR

本文转载自：计算机视觉SLAM“本文提出了一种新颖的用于局部图像特征匹配的方法。

Amusi（CVer）·2022-12-22 03:40

视觉SLAM ch9代码总结

BAL数据集common.h创建了一个BALProblem类，来管理读取到的数据，头文件便于查找一些指针rotation.h旋转向量与四元数的相互转换书60页有公式推导q=cos(a/2)+i(x*sin(a/2))+j(y*sin(a/2))+k(z*sin(a/2))//其中a表示旋转角度，(x,y,z)表示旋转轴(单位向量)AngleAxisRotatePoint(constTangle_a

雨幕丶·2022-12-21 21:11

国内外LiDAR SLAM实验室总结

知乎上有一个关于视觉的SLAM实验室以及20年前的视觉SLAM开源算法的汇总SLAM领域国内外优秀实验室汇总，非常详细，但是偏视觉一点，本文主要关注LiDARSLAM。

bugdeveloper0·2022-12-21 15:23

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