视觉SLAM从入门到实践第22页

《视觉slam十四讲》第三讲 visualizeGeometry代码讲解——基于vscode软件

在看完高博的《视觉slam十四讲》中的第三讲——三维空间刚体运动的理论知识后，跑了一下他所提供的相应的代码，在ch3中，稍微有些难度的是visualizeGeometry这一部分代码，同时网上对于这一部分的介绍要么比较分散

sticker_阮·2022-12-16 19:37

视觉SLAM十四讲库安装解决

在学习视觉SLAM十四讲第二版时，对于安装ceres-solver、DBoW3、g2o、Sophus等时遇到了很多的安装库的问题，其原因就是因为安装库不兼容，因为在GitHub上直接下载的slambook2

咚咚0105·2022-12-16 19:04

视觉SLAM十四讲安装OpenCV

使用的书为第二版，第五章部分内容比较旧，总结一些实践中的问题。下载OpenCV源代码下载，点击sources因为是从github上下载，所以确保能够连接github.网络不稳定的时候，可以用steam++(WattToolkit)来连接。下载完成后，得到一个.zip文件，解压得到源代码。安装依赖编译前，安装依赖。按照书中此处部分代码，发现部分软件包找不到没有可用的软件包libtiff4-dev，但

showac·2022-12-16 19:04

《视觉SLAM十四讲》第二版源码slambook2编译调试

slambook2-master/ch2编译正常，log如下：slambook2-master/ch2#mkdirbuild&&cdbuild&&cmake..&&make-j16CMakeDeprecationWarningatCMakeLists.txt:2(cmake_minimum_required):CompatibilitywithCMakevalueorusea...suffixto

Abona·2022-12-16 19:24

视觉SLAM十四讲slambook2示例代码所有依赖库的编译安装教程（VTK、OpenCV3、ceres、Sophus、g2o、Eigen、Pangolin、googletest等）

这是2021年的最后一篇博客～新年快乐！0准备工作首先需要先安装cmake编译器：sudoapt-getinstallcmake 以及，将十四讲的示例代码克隆下来（十四讲的源码地址点击这里）：gitclone--recursivehttps://github.com/gaoxiang12/slambook2.git 由于里面的3rdparty文件夹内所有内容都来自于其他github仓库，所

zeeq_·2022-12-16 19:23

Python编程：从入门到实践18.2.3——no such table: learning_logs_topic（问题解决）

按照书本的要求添加Chess主题时，出现了”nosuchtable:learning_logs_topic“的错误提示在CDSN大神的文章指点下解决了，具体步骤大家可以参考以下连接：Django搭建学习笔记web应用程序【一】：OperationalErrortablelearning_logs_topichasnocolumnnamedtext已解决_bubblesumm的博客-CSDN博客

快乐学习python·2022-12-16 16:24

python3.10 使用pygal 出现ImportError: cannot import name ‘Iterable‘ from ‘collections‘错误

在学习Python编程：从入门到实践的第15章，在绘制直方图时出现了这个问题。

快乐学习python·2022-12-16 16:54

Semantic Visual Simultaneous Localization and Mapping A Survey

基于视觉传感器的SLAM，又称视觉SLAM（visualSLAM），因其硬件成本低、小场景精度高、能获取丰富的环境信息等优点，近年来成为热门的研究方向。VSLAM的缺点也很明显。

理工CV·2022-12-16 15:24

《Python编程：从入门到实践（第2版）》读后感

其实，在阅读这本书之前，我已经对python的基础语法有所了解，但是对于如何用python去创建一个项目并不清楚。所以我的阅读重点主要放在了第二部分，对第一部分只是大体的浏览了一下。当我浏览第一部分的时候，会让我想起初学python时遇到的一些坑。在这本书中竟都一一指明了，如果我刚开始学习python的时候，就知道这本书该多好。在刚开始安装的时候，一定要记住将安装路径加入到环境变量中，否则你在终端

·2022-12-16 13:39

视觉SLAM十四讲学习笔记——第八讲视觉里程计（3）

前文提到的特征点法基本过程为：（1）提取关键点并计算描述子，得到特征点后进行两幅图像间的匹配。（2）构建最小二乘问题：最小化重投影误差（图像平面上或者世界坐标系下）。（3）迭代优化求出最优解，确定摄像机运动参数。上述过程中，特征点的提取最为耗时，因为要遍历整场图像并计算描述子。因此这一章引出了光流法和直接法，二者都是基于“最小光度误差”进行求解，但解决问题的方法不同：光流法：本质上是替代图像间特征

晒月光12138·2022-12-16 00:20

视觉SLAM十四讲——第三讲

1.向量是空间中的一个固定东西，在各坐标系下的坐标与其基的乘积是一样的。2.向量的外积可以写成矩阵（将第一个向量转换为反对称矩阵）与向量的乘积，化成线性运算。3.旋转矩阵是行列式为1的正交矩阵，其逆表示相反的旋转运动。4.注意平移的表示：在不同的坐标系下的平移不是简单的添加符号，.5.旋转矩阵和旋转向量紧凑，但有奇异性，因此四元数更好。6.欧拉角形象易懂，但有万向锁现象，一般仅用来人机互动，方便形

weixin_44724806·2022-12-16 00:19

slam入门——十四讲笔记（一）

文章目录第1讲预备知识第1部分数学基础第2讲初识SLAM2.1引子：小萝卜的例子2.2经典视觉SLAM框架2.3SLAM问题的数学表述2.4实践：编程基础1.安装Linux操作系统2.使用cmake3.

Undergoer_TW·2022-12-16 00:46

视觉SLAM十四讲源码的正确打开方式：第1讲预备知识

当你下定决心开始学习SLAM时，看到《视觉SLAM十四讲》的你是否欣喜若狂？当你学完理论知识准备在实践章节大显身手时，发现源码完全不会跑的你又是否一脸懵逼？不要怕！

正在刷夜的李哈哈·2022-12-16 00:41

视觉SLAM十四讲——CMakeLists.txt语句规范

#声明cmake最低版本要求cmake_minimum_required(VERSION2.8)#声明工程project(test)#设置编译模式set(CMAKE_DEBUG_TYPE"Debug")#设置C++11标准set(CMAKE_CXX_FLAGS"-std=c++11")#添加可执行程序add_executable(testtest.cpp)#添加自己的库add_library(库名

邱丽明·2022-12-16 00:35

最好的Python入门书籍:《Python编程：从入门到实践》

Python语言的用法上，加上学习一些脚本写法，对语法思维和设计理念都是泛泛而谈，所以尽管有所实践，但是无法由浅入深去阐述一个概念，总是停留在表面的“摄取”，而像这本图灵出版社出的《Python编程:从入门到实践

·2022-12-15 23:17

django第一个项目127.0.0.1:8000不能访问的解决方案详析

VMwareCentos7.6django2.22python3.6出现这个的原因分析：第一：您在VMware中的虚拟主机地址ip设置问题,您站点的地址是您自己的服务器网卡地址，这个可以用ifconfig查看，所以，你跟着《python从入门到实践

·2022-12-15 18:48

探秘微信业务优化：DDD从入门到实践

引言|本文作者从微信团队维护的带货类项目所遇卡点出发，尝试用领域驱动设计方法（简称DDD），保障在快节奏、多人协作的项目迭代中，维持系统的可维护性、可拓展性、高内聚低耦合和稳定性。作者首先剖解相关概念原理，之后代入亲身参与的微信团队实际项目、围绕DDD方法进行优化实操。DDD全称Domain-DrivenDesign，中文叫领域驱动设计，是一套应对复杂软件系统分析和设计的面向对象建模方法论。它由E

·2022-12-15 15:37

ubuntu下opencv3和opencv2共存

最近高翔大神写的《视觉SLAM十四讲》到了，重新回顾，受益匪浅。不管是不是专注于视觉slam，都值得一看。

春哥一号·2022-12-14 20:55

矩阵求导公式大全_视觉slam | 李群和李代数特征正交群 SO(3)与特殊欧式群SE(3) 推导、映射、BCH求导...

目的旋转矩阵无法直接加该变量，加过之后无法继续满足性质：需要对R（旋转量）求导做优化->如何对带有约束的旋转量求导概念向量与矩阵转换：群：群（Group）是一种集合加上一种运算的代数结构。我们把集合记作A，运算记作·，那么群可以记作G=(A，·)。群要求这个运算满足：封闭性、结合律、幺元、逆。李群(liegroup):指具有连续（光滑）性质的群，是群也是流形。刚体可以在空间中连续运动，故SO(3)

weixin_39606048·2022-12-14 19:09

半闲居士视觉SLAM十四讲笔记（4）李群与李代数 - part 2 指数与对数映射、李代数求导与扰动模型

71087919作者：宋洋鹏（youngpan1101）邮箱：[email protected]该讲详细资料下载链接【BaiduYun】【Video】【Code】若您觉得本博文对您有帮助，请支持高博的新书《视觉

youngpan1101·2022-12-14 19:09

视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-李代数求导与扰动模型

专栏系列文章如下：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

goldqiu·2022-12-14 19:38

使用Sophus练习李群SO3、SE3以及对应的李代数so3、se3

这是高博《视觉SLAM14讲，从理论到实践》第4章的练习。

weixin_30345055·2022-12-14 19:08

ORB-SLAM2环境配置与运行

1.简介ORB-SLAM是西班牙Zaragoza大学的RaulMur-Artal编写的视觉SLAM系统。

臭皮匠-WW·2022-12-14 17:21

Python编程:从入门到实践中第十五章的最后一题

我是个python入门小白，然后最后一题无标准答案，我的方法是可以属于操作的(但肯定还有更清晰的办法)，用Matplotlib库模拟掷骰子是参照了一个大佬的方法(链接附在代码下了)，用Plotly模拟随机漫步则是自己看了一些别的文章摸索出来的。第一个是用Matplotlib库模拟掷骰子##使用Matplotlib模拟掷骰子#从使用Plotly库改用Matplotlib库importmatplotl

pink_storm·2022-12-14 15:56

MapNet：Geometry-Aware Learning of Maps for Camera Localization相机定位的几何感知学习地图

摘要地图是基于图像的相机定位和视觉SLAM系统的关键组成部分。本文MapNet除了图像之外还利用廉价且无处不在的感官输入，如视觉里程计和GPS，并将它们融合在一起以进行相机定位。

_GE·2022-12-14 14:01

豆瓣评分9.1！据说入门Python的人都读过

如果是，那你来对地方了，以我个人经验，开始学习一门新的编程语言是相当困难和耗时的，这也是我今天要和大家分享这本书的原因，不卖关子了，在我眼里最适合初学者入门Python的书是——《Python编程：从入门到实践

python-程序员·2022-12-14 12:32

深度相机使用对比：Gemini Pro与RealSense D435i

文章目录前言一、参数对比二、环境配置三、实际使用效果图像读取视觉slam效果对比总结前言为了开展视觉slam相关项目，最近找了几款不同的深度相机进行测试，本次主要讲一下奥比中光的GeminiPro相机与

Errorbot·2022-12-13 20:30

关于UnicodeDecodeError: ‘gbk‘ codec can‘t decode byte的解决办法

关于UnicodeDecodeError:'gbk'codeccan'tdecodebyte的解决办法问题描述错误原因解决办法结果完整问题与代码问题描述最近在学《Python编程：从入门到实践》，在做到例题

UestcXiye·2022-12-12 00:50

《视觉slam十四讲》之第５讲－单目相机模型

单目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（单位为像素）的过程1.1针孔相机模型几种坐标系世界坐标系Pw，单位是m相机坐标系Pc，单位是m像素坐标系Puv，单位是像素相机坐标系的原点为相机的光心，x轴指向右方，y轴指向下方，z轴指向前方。像素坐标系的原点为图像的左上角，u轴指向右方，y轴指向下方。注：opencv中的图像坐标系和这个像素坐标系是一样的。相机坐标系与像素坐标系

weixin_30340617·2022-12-11 20:03

SLAM荟萃（1）相机内参、外参、畸变参数及其运用：深度图与彩色图配准

这个系列主要记录一下学习高翔博士《视觉SLAM十四讲》时仔细思考了一些时间的内容和值得总结的东西，强烈推荐大家买这本书实体书，不管是学习SLAM还是工作用处都很大，并且看完一遍后并用于实践中再回顾书中的内容

温带海洋·2022-12-11 20:00

Ubuntu18.04 安装pcl碰到的问题及解决

目录问题描述：问题一：问题二：问题描述：在学习高翔老师的视觉slam十四讲的第五讲时，要构建一个点云图。但是书中并没有具体描述怎么安装pcl的依赖包，在安装过程中，我碰到了几个问题。

qin__han·2022-12-11 18:12

《SLAM十四讲》slambook2 遇到的坑（持续更新ing）

《SLAM十四讲》slambook2遇到的坑ch501安装opencv时，正常安装后便可以使用，注意检查CmakeLists.txt文件有没有搜索包含opencv库02问题：在编译高博的视觉SLAM十四讲第

WoooChi·2022-12-11 18:12

《视觉SLAM十四讲》编译报错问题汇总 Ubuntu20.04

和我之前安装的主要区别：之前用的是非虚拟机还装了ros的ubuntu20，现在裸ubuntu20.视觉SLAM十四讲slambook2示例代码所有依赖库的编

秦伟H·2022-12-11 18:11

视觉SLAM笔记一之经典框架解读：视觉里程估计、后端优化、回环检测、建图

经典视觉SLAM框架参考：视觉SLAM十四讲1.视觉里程计(VO)VO能够通过相邻帧间的图像估计相机运动，并恢复场景的空间结构。

明月醉窗台·2022-12-10 16:34

视觉SLAM十四讲学习笔记——第十一讲回环检测

在已经了解的内容中，前端提供特征点的、轨迹、地图的初始值，后端负责对这些数据进行优化。但整个过程中仍会不可避免地出现累计误差，长期结果将不可靠。但是我们可以通过回环检测给出相隔时间更久远的约束，有效地消除累计误差，提高系统稳定性。实现回环检测的关键：如何有效检测出相机经过了同一个地方。这里主要介绍了“词袋模型”，也就是用图像特征描述图像，在确定词库的内容和顺序后，用一个向量描述一幅图像。实现过程中

晒月光12138·2022-12-10 16:03

【视觉SLAM十四讲】第12讲回环检测

12.1回环检测概述前面已经介绍过了前端和后端，前端用于特征点的提取以及轨迹、地图的初始值，而后端负责对这部分数据进行优化。考虑到误差的存在，每一个时刻存在的误差会不断累积，从而产生累积误差的问题，使得长期的估计结果不可靠，或者说无法得到一个全局一致的轨迹和地图。虽然后端能够估计最大后验误差，但所谓“好模型架不住烂数据”，只有相邻关键帧数据时，我们能做的事情并不很多，也无从消除累积误差。但是，回环

林北不要忍了·2022-12-10 16:02

视觉SLAM⑪----回环检测

目录11.0本章目标11.1概述11.1.1回环检测的意义11.1.2回环检测的方法11.1.3准确率和召回率11.2词袋模型11.3字典11.3.1字典的结构11.3.2创建字典11.4相似度计算11.4.1理论部分11.4.2相似度的计算11.5实验分析与评述11.5.1增加字典规模11.5.2相似性评分的处理11.5.3关键帧的处理11.5.4检测之后的验证11.5.5与机器学习的关系11.

Courage2022·2022-12-10 16:27

SLAM | 视觉SLAM中的前端：视觉里程计与回环检测

如果传感器主要为相机，那么就称为视觉SLAM（VSLAM）。SLAM技术已经

AI算法修炼营·2022-12-10 16:27

视觉SLAM-回环检测

这是课上做的一个pre，大家可以看看帮助理解，有问题或者写的不对的可以提出。目录前言一、SLAM问题（SLAMProblem)二、回环检测（LoopClosing)三、为什么要回环检测（WhyLoopClosing）四、回环检测方法（LoopClosingMethod）五、词袋模型Bag-of-Words(BoW)六、字典（Dictionary）七、相似度计算（SimilarityCalculat

chenxinyun921·2022-12-10 16:49

视觉SLAM回环检测、词袋模型和视觉位置识别--论文记录和实验简析

一、传统方法部分（词袋模型，bagofwords，BoW）1.预先在环境中采集足够多的图像或者所有位置的图像（成千上万张图片）之后构建视觉词汇表参考论文：2012年的TRO顶刊Gálvez-LópezD,TardosJD.Bagsofbinarywordsforfastplacerecognitioninimagesequences[J].IEEETransactionsonRobotics,20

Robot-G·2022-12-10 16:46

计算机视觉--回环检测篇01

LoopclosuredetectionusingsupervisedandunsuperviseddeepneuralnetworksformonocularSLAMsystems关键字：回环检测、视觉

Math麦斯·2022-12-10 16:14

OmniSLAM：多鱼眼相机的SLAM系统

作者|dianyunPCL编辑|点云PCL点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【SLAM】技术交流群后台回复【SLAM综述】获取视觉SLAM、激光SLAM

自动驾驶之心·2022-12-10 14:13

高翔《视觉SLAM十四讲》第8讲ch8视觉里程计2实践代码报错解决方法-不用安装opencv4

一、终端报错在运行14讲第二版的第8讲的程序时，出现了以下错误：原因是parallel_for_函数出现错误，这是因为opencv3不支持std::bind函数，作者写书的时候忘提这件事了，后来在勘误里加上了，可以自己安装opencv4，或者自行改写下parallel_for_函数。(高翔回答https://github.com/gaoxiang12/slambook2/issues/57)二、解

车你回家·2022-12-10 11:29

《视觉SLAM十四讲》第六讲g2o曲线拟合报错解决办法

一、报错信息：/home/xxx/slambook/ch6/g2o_curve_fitting/main.cpp:Infunction‘intmain(int,char**)’:/home/xxx/slambook/ch6/g2o_curve_fitting/main.cpp:77:49:error:nomatchingfunctionforcallto‘g2o::BlockSolver>::Bl

旅行的犀牛·2022-12-10 10:23

视觉SLAM十四讲CH9代码解析及课后习题详解

关于书中的卡尔曼滤波感觉特别难，看不懂到底在说些什么，只知道在SLAM中用的比较多，具体讲的通俗点的可以看下面的博客，但是感觉还是很难懂。https://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/https://www.bzarg.com/p/how-a-kalman-filter-works-in-pictures/一：点云查看工

长沙有肥鱼·2022-12-10 10:22

视觉SLAM十四讲学习记录第六讲

之前第五讲的地址第六讲非线性优化在前面几讲，我们介绍了经典SLAM模型的运动方程和观测方程。现在我们已经知道，方程中的位姿可以由变换矩阵来描述，然后用李代数进行优化。观测方程由相机成像模型给出，其中内参是随相机固定的，而外参则是相机的位姿。于是，我们已经弄清了经典SLAM模型在视觉情况下的具体表达。然而，由于噪声的存在，运动方程和观测方程的等式必定不是精确成立的。尽管相机可以非常好地符合针

码农的快乐生活·2022-12-10 10:51

【读书笔记】《视觉SLAM十四讲（高翔著）》第5讲

文章目录PART1读书笔记PART2实践部分PART1读书笔记PART2实践部分5.3实践：图像的存取与访问书p955.3.1安装OpenCV按照书上流程安装即可。5.3.2操作OpenCV图像此处按照书p96页大致讲述例程代码：2行：计时程序相关；56行：OpenCV相关；10-18行：读取图像并判断是否正确读取；21行：输出图像的宽高通道数信息；22行：显示图像；23行：程序暂停，对着已打开的

←海螺1996→·2022-12-10 10:51

视觉SLAM十四讲 ch4 trajectoryError.cpp报错问题和解决

首先来看一下我的CMakelist文件：cmake_minimum_required(VERSION3.0)project(trajectoryError)#在cmake脚本中，设置编译选项可以通过add_compile_options命令，也可以通过set命令修改CMAKE_CXX_FLAGS或CMAKE_C_FLAGS。#add_compile_options(-std=c++11)#这句话的

革Mean君·2022-12-10 10:51

视觉SLAM十四讲第1-2讲初识SLAM

视觉SLAM十四讲第1-2讲初识SLAM1.slam是什么2.SLAM基本模块3.相机的种类4.视觉slam基本流程5.非/线性系统、非/高斯系统6.CMake1.slam是什么定义：SLAM是SimultaneousLocalizationAndMapping

CSSDCC·2022-12-10 10:50

什么是Cmake和Makefile？

目录1.前言2.什么是Makefile3.什么是Cmake4.Cmake的语法规则1.前言在学习视觉SLAM十四讲的时候，对这个Cmake的概念不太清楚（笔者是机械方向转到SLAM这个方向的），在看了很多大神的讲解后

星野黎明·2022-12-10 08:13

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