视觉SLAM从入门到实践第25页

坐标转换(相机坐标系、世界坐标系、图像物理坐标系、图像像素坐标系)

本文主要参考由高翔主编的视觉SLAM十四讲第五章相机模型。相机将三维世界的坐标点(单位为米)映射到二维图像平面(单位为像素)的过程能用很多种模型进行描述，其中最为简

李肖龙，·2022-11-30 14:59

MatrixOne从入门到实践07——MO-Tester

MatrixOne从入门到实践——MO-Tester从0.5.0版本开始，MatrixOne引入了一个自动测试框架MO-Tester。

·2022-11-30 06:08

用OpenCV进行相机标定(张正友标定,有代码)

目录1.内参与畸变2.用OpenCV标定相机程序3.画棋盘标定板4.OpenCV拍照1.内参与畸变理论部分可以参考其他博客或者视觉slam十四讲相机标定主要是为了获得相机的内参矩阵K和畸变参数内参矩阵K

awhuter·2022-11-30 05:58

SLAM目录

（1）：系统入口System（2.1）：Tracking（2.2）：单目初始化、匀速运动模型跟踪、跟踪参考关键帧、跟踪局部地图（3）：LocalMapping（4）：LocalClosingVINS《视觉

try_again_later·2022-11-30 00:14

视觉SLAM的二维和三维点的特征匹配，位姿估计的方法总结

对于视觉，单目经常拿到的数据点是二维，当然也有像双目、kinetic这样的深度相机拿到3d坐标，对于激光一般都是拿到的三维点云坐标。那么对于一些已经提取到的特征点，如何进行匹配，从而估计出传感器的运动，参考视觉十四讲第七讲，自己总结一下，便于以后查看：首先介绍以下相机的运动过程：世界系、相机系、归一化相机系、像素系世界坐标系固定下，有一点Pw(x,y,z)，相机在初始时刻在世界坐标系下的位姿已知，

bug大湿·2022-11-29 23:28

python和C++的类

参考：《Python编程：从入门到实践》《C++Primer》第五版一、创建类PythonclassDog()def_init_(self,name,age)self.name=nameself.age

bit er·2022-11-29 18:47

Python-项目实战-《外星人入侵》Pygame小游戏-阶段一:武装飞船（含教程）

来源于《Python编程从入门到实践》的12章武装飞船。感兴趣的可以去购买这本书看看，非常推荐。目前本人进度正好是第12章，以此写了这篇博客来记录和分享自己程序的开发过程。

Kox2102·2022-11-29 16:02

[SLAM] Ubuntu系统下SLAM运行环境配置指南——参考资料

去年的时候，我基于甲骨文公司的VirtualBox虚拟机，在Ubuntu下对《视觉SLAM十四讲》（第一版）中所有示例代码的运行环境进行了配置，最终大部分代码都可以成功运行。

滥觞LanShang·2022-11-29 01:14

《知识图谱从入门到实践》06 基于Jieba词性标注获取文本三元组关系

书山有路勤为径，学海无涯苦作舟1.基于Jieba实现文本的三元组抽取定义函数#coding=utf-8importre,osimportjieba.possegaspsegclassExtractEvent:def__init__(self):self.map_dict=self.load_mapdict()self.minlen=2self.maxlen=30self.keywords_num=

驭风少年君·2022-11-28 23:21

《视觉SLAM十四讲》第6讲非线性优化，似然问题P(z,u|x,y)是如何变为最小二乘min J(x,y) (式6-13)的？

最近在学习高翔《视觉SLAM十四讲》中的理论知识，在第六章非线性优化中，解释了为何求解最大概率问题能够转化为最小二乘的优化问题。然而书中有些证明省略掉了，经过请教搞清楚了，特此记在这里。

larry_dongy·2022-11-28 16:09

视觉SLAM14讲——视觉里程计1（特征点法）

前面说过视觉SLAM系统分为前端和后端两个内容，前端也叫做视觉里程计。视觉里程计的主要作用是根据相邻的两张图像的信息粗略的估计出相机运动，给后端一个较好的初始值。

Bumblebee972·2022-11-28 16:32

【视觉SLAM十四讲】第8-9讲视觉里程计2

8.1直接法的引出上一讲讲的都属于特征点法，不难发现，关键点法的核心是匹配，用两帧图像中的匹配点，去计算两帧图像之间的变换关系，也就是说需要有匹配的两个点，这个匹配点的计算本身也是需要时间。此外，特征点法只考虑了特征点信息，其它的信息完全没有考虑，相当于丢弃了许多可能有用的信息。而且相机有时候会遇见特征缺失的地方，比如说特征缺失的地方，对这种地方的特征提取会变得很困难。为了克服这些缺点，可以使用下

林北不要忍了·2022-11-28 16:02

视觉SLAM⑧----视觉里程计Ⅱ(光流法与直接法)

目录8.0本章主要目标8.1直接法的引出8.22D光流8.3实践：LK光流8.3.1使用LK光流8.3.3光流实践小结8.4直接法8.4.1直接法的推导8.4.2直接法的讨论8.5实践：直接法8.5.1单层直接法8.5.2多层直接法8.5.3结果讨论8.5.4直接法优缺点总结8.0本章主要目标1.理解光流法跟踪特征点的原理2.理解直接法是如何估计相机位姿的3.实现多层直接法的计算直接法是视觉里程计

Courage2022·2022-11-28 16:31

视觉SLAM十四讲学习5 位姿估计（7）光流法，光流跟踪

视觉SLAM十四讲学习5位姿估计（7）光流法前言LK光流光流金字塔前言本篇继续位姿估计，光流法，光流跟踪。LK光流基于特征点的位姿估计中，特征匹配是比较耗时的过程。

RuiH.AI·2022-11-28 16:01

[SLAM] opencv-python的3D-2D视觉里程计（参考高老师的视觉slam十四讲）

目录项目场景直接上代码实验项目场景项目参照高老师的《视觉SLAM十四讲》进行实现，主要是为了巩固自己知识，代码仅供参考。

Astrophily·2022-11-28 16:00

视觉SLAM十四讲学习笔记第7讲视觉里程计

第七讲视觉里程计概要：前端视觉里程计（VisualOdometry,VO)。视觉里程计的主要任务是估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称前端。主要学习目标：1.理解图像特征点的意义，并掌握在单幅图像中提取特征点及多幅图像中匹配特征点的方法。2.理解对极几何的原理，利用对极几何的约束，恢复出图像之间的摄像机的三维运动3.理解PNP问题，以及利用已知三维结构与图像的对应关系求解摄像机的

郑学长·2022-11-28 16:29

视觉SLAM十四讲-第八讲调试笔记及问题解决（LK光流）

编译过程中，cmake..报错如下：CMakeErroratCMakeLists.txt:8(find_package):Couldnotfindaconfigurationfileforpackage"OpenCV"thatiscompatiblewithrequestedversion"4".Thefollowingconfigurationfileswereconsideredbutnota

Canminem·2022-11-28 15:41

【视觉SLAM14讲】【汇总】

【视觉SLAM14讲】【汇总】0前言第二讲第三讲和第四讲第五讲第六讲第七讲和第八讲第九讲第十讲第十一讲第十二讲第十三讲0前言【slam十四讲】【整个库的安装】第一讲东西少，就没记录第二讲【slam十四讲第二版

踏破万里无云·2022-11-28 15:35

视觉SLAM十四讲CH8课后习题3、4

转载于：视觉SLAM十四讲（第二版）第8讲习题解答-知乎代码链接：https://github.com/Philipcjh/HW-of-SLAMBOOK2/blob/main/hw8/p3.cpp3.cpp

长沙有肥鱼·2022-11-28 14:01

视觉SLAM十四讲——第8讲视觉里程计2（光流法和直接法）

文章目录1.代码运行问题记录1.1.需要OpenCV4版本1.2.修改代码使用OpenCV4接口1.3.Pangolin的fmt依赖问题1.4.其他问题2.光流法详解2.1.光流法原理2.2.高斯牛顿优化实现单层光流2.3.双线性插值获得浮点坐标的灰度值（用于迭代）2.3.1.原理2.3.2.实际操作2.3.3.程序疑问2.4.多层光流原理3.直接法3.1.理论推导3.2.代码实现4.CPU的并行

Cc1924·2022-11-28 14:53

深蓝学院-视觉SLAM课程-第6讲笔记

课程Github地址：https://github.com/wrk666/VSLAM-Course/tree/master0.内容仍然是前端的内容，估计位姿，不过不是特征点法，而是另外的方法。1.光流法之前的前端工作流程：特征提取计算描述子特征匹配计算相机运动其中前3步是一定要做的，但是特征的提取（主要是描述子费时）和匹配又是非常耗时，所以考虑用更快的方法来拿到点与点之间的对应关系。1图提取出了特

读书健身敲代码·2022-11-28 14:22

深蓝学院-视觉SLAM课程-第7讲作业：SLAM中g2o入门详解，直接法BA

1.引言在SLAM中，BA是个重要的部分，前后端很多地方都用得到，而g2o是一个很重要的使用图优化求解优化问题的库，所以有必要熟练掌握，尽管有了些C++的底子，但是看g2o的代码还是比较吃力，所以开帖学习，同时输出。本文主要参考博客：g2o的简介、安装、使用说明和曲线拟合例程关于图和超图，主要不同在于图中边上顶点个数的不同，在普通图中，一条边包含1或2个顶点，在超图中，边被称为超边（hypered

读书健身敲代码·2022-11-28 14:22

视觉slam十四讲 ch3 visualizeGeometry 与Pangolin报错解决

在安装好Pangolin后，1.对ch3中visualizeGeometry程序make时，出现类似如下错误：解决：应该是引用的一些东西c++标准为c++14，而对应Cmakelist.txt文件中为c++11，所以将CMakeList.txt中：-std=c++11改为-std=c++14参考文章：https://blog.csdn.net/qq_43326927/article/details

都是啥不比·2022-11-28 14:20

《视觉SLAM十四讲》第一版源码slambook编译调试

slambook-master/ch2编译正常，log如下：slambook-master/ch2#mkdirbuild&&cdbuild&&cmake..&&make-j8--TheCcompileridentificationisGNU9.4.0--TheCXXcompileridentificationisGNU9.4.0--CheckforworkingCcompiler:/usr/bin

Abona·2022-11-28 14:47

视觉slam十四讲ch8直接法代码direct_method.cpp编译报错解决

编译的时候报了一堆这个错：将Cmakelists.txt中的c++11改成c++14，然后报错剩下了下面这条opencv相关的：将CMakelists.txt中的find_package(OpenCV4required)改成find_package(OpenCV3required)，再编译就没问题了。

都是啥不比·2022-11-28 14:15

【视觉SLAM入门】一些关于视觉SLAM十四讲的重要基础概念

*视觉SLAM十四讲从理论到实践*.电子工业出版社,2017.Print.第二章：初识SLAM第三章：三维空间刚体运动第四章：李群与李代数第五章：相机与图像第六章：非线性优化第七章：视觉里程计——特征点法第八章

我绕过山腰雨声敲敲·2022-11-28 13:37

python 点云处理稀疏_基于VSLAM的3D稀疏点云到2D栅格图的实现方法与流程

本发明属于计算机视觉和移动机器人导航领域，涉及一种基于视觉slam生成的3d稀疏点云到2d栅格图的实现方法。背景技术：：同时定位与地图构建(slam)是机器人自主导航的一个重要研究领域。

weixin_39590601·2022-11-27 20:44

SfM两视图三维点云重建--【VS2015+OpenCV3.4+PCL1.8】

这里借鉴《视觉SLAM14讲》中的分类方法，将视觉三维重建分为基于特征点和非提取特征点的重建。本文旨在使用基于特征点的重建方法完成相邻两张图片间的三维重建。

$南山种豆$·2022-11-27 11:51

PyTorch从入门到实践 | (6) PyTorch实战指南：猫狗二分类

原文地址在学习某个深度学习框架时，掌握其基本知识和接口固然重要，但如何合理组织代码，使得代码具有良好的可读性和可扩展性也必不可少。本文不会深入讲解过多知识性的东西，更多的则是传授一些经验，关于如何使得自己的程序更pythonic，更符合pytorch的设计理念。这些内容可能有些争议，因其受我个人喜好和coding风格影响较大，你可以将这部分当成是一种参考或提议，而不是作为必须遵循的准则。归根到底，

CoreJT·2022-11-27 06:22

SLAM综述笔记-A Survey of Simultaneous Localization and Mapping with an Envision in 6G Wireless Networks

ASurveyofSimultaneousLocalizationandMappingwithanEnvisionin6GWirelessNetworks这是一篇就激光与视觉SLAM、传感器融合、深度学习等现有算法进行总结并提出

梓念~涵·2022-11-27 04:05

综述类slam论文A Survey of Simultaneous Localization and Mapping（一）——激光雷达部分

本文对SLAM进行了概述，包括激光雷达SLAM，视觉SLAM及其融合。对于激光雷达或视觉SLAM，该文章调查说明了传感器的基本类型和产品，开源系统的分类和历史，嵌入的深度学习，挑战和未来。

Laney_Midory·2022-11-27 04:27

python子类定义报错：TypeError: init() missing 1 required positional argument: ‘prilege‘

在学习《Python编程：从入门到实践》中类这一章节，其中子类的案例代码如下：classCar():--snip--classBattery():"""一次模拟电动汽车电瓶的简单尝试"""def__init

D_handsome·2022-11-27 03:17

视觉SLAM笔记第一篇：概述

目录视觉SLAM笔记第一篇：概述1.引言2.什么是视觉SLAM？

CasperAuto·2022-11-26 22:06

SLAM学习笔记-求解视觉SLAM问题

1.视觉SLAM框架：2.视觉里程计1.作用1：通过观察相邻图像的变化关系来推算出相机的运动轨迹，好比人在陌生的环境中通过观察自身来估计自身所处的位置。

超爱嵌入式·2022-11-26 18:14

视觉SLAM学习笔记

视觉SLAM原理部分Slam主要完成的事情是，构造与自身相关的环境地图，并且进行定位和路径规划。视觉slam完成的事情是依靠是视觉传感器获得的图像信息，帮助完成建立环境地图与自身定位，且完成路径规划。

指引0605·2022-11-26 18:14

python从入门到实践课后习题13-3，13-4

importpygameimportsysfrompygame.spriteimportGroupclassRain(pygame.sprite.Sprite):def__init__(self,screen_height):super().__init__()self.image=pygame.image.load('images/rain.jpg')self.rect=self.image.g

hex_refugeeeee·2022-11-26 18:12

移动端视觉SLAM学习笔记 (一) 介绍

SLAM(同步定位和制图)，基础概念原理就不介绍了，网上一搜一大堆。SLAM目前的感知方式基本就是两种:相机和激光雷达，也有结合去做的。移动端，也就是手机和平板，一般手机和平板也就是可见光相机，一些特殊的也会搭载红外结构光、激光雷达(不得不说苹果这方面做的很棒，SLAM、3D建模在移动端这块就是行业巅峰啊)。之前用激光雷达和realsenseT265做过相关的SLAM项目，项目所限，基本就是用现成

业余码农·2022-11-26 18:05

2021 SLAM会议论文汇总

目录1.ICRA2021语义定位与建图视觉SLAM视觉里程计视觉三维重建视觉惯性里程计跟踪深度估计视觉定位激光雷达定位多传感器数据融合多传感器融合建图激光雷达SLAM激光雷达定位激光雷达建图激光里成计&

小霍金·2022-11-26 15:08

两万字 | 视觉SLAM研究综述与未来趋势讨论

地址：视觉SLAM研究综述与未来趋势讨论翻译：董亚微特别提示：本文共2.4万字，包含视觉SLAM的方方面面，如需详细阅读，后台回复【221101】，可下载包括原文及译文文档摘要：近年来，基于视觉传感器在同时定位与地图构建

一点人工一点智能·2022-11-26 10:06

VINS on RealSense D435i

关于RealsenseD435i运行VINS系列前言在SLAM中，主要是以激光SLAM和视觉SLAM为主，激光雷达直接可以获取三维点云坐标信息，所以激光SLAM会比视觉SLAM稳定许多，但是由于激光雷达挺贵的

雨霖 X·2022-11-25 21:25

2021.11.19 ORB_SLAM学习

而视觉SLAM方法就是结合了视觉里程计的SLAM方法。

SEAL0107·2022-11-25 20:50

视觉SLAM入门 -- 学习笔记 - Part 9 Kitti 的双目视觉里程计

现在我们已经介绍了所有关于视觉SLAM方面的内容，你可以基于已有算法，实现一个双目的视觉里

昼行plus·2022-11-25 20:53

SupSLAM：使用SuperPoint用于无人机的鲁棒视觉惯性 SLAM 系统

这种方法利用经过训练的网络来学习关键点，从而增强视觉SLAM数据关联的鲁棒性。由于资源有限，无人机上的SLAM通常会对计算造成限制。因此，提取特征点的方法在SLAM中起着关键作用。

飞思实验室·2022-11-25 17:05

基于CNN的密集单目视觉SLAM用于紧急情况下的实时无人机探索

该解决方案运行单目视觉SLAM来注册图像并创建未缩放的环境地图。然而，这些信息不足以估计场景的规模，并且不能提供环境的密集重建。为了解决这些

飞思实验室·2022-11-25 17:34

紧急未知环境下基于单目视觉SLAM的无人机自主着陆

由于无人机应用环境复杂（尤其是在战争背景下），无人机落地研究需要考虑多方面因素和通用性，实用性有所提高。具体来说，主要挑战包括以下几点：①没有GPS信号的自主控制。GPS的抗干扰能力极弱。如果无人机机载GPS信号接收器因电子干扰而发生故障，无人机将失去导航定位功能，从而无法安全降②紧急情况下的被动着陆。由于无人机的补偿机制不允许故障无人机长时间继续飞行，因此应该开始选择紧急降落的地点。虽然这是无奈

飞思实验室·2022-11-25 17:04

J-Tech Talk｜15号晚7点，教你上手Jina生态的关键：DocArray零基础从入门到实践

她将会在11月15号下周二晚7点，为大家带来《DocArray零基础从入门到实践》的课程分享。作为Jina生态的底层模块，DocArray是一种可

Jina AI·2022-11-25 14:38

【Python编程】字典及其使用

参考书籍《Python编程--从入门到实践》（第2版），[美]埃里克·玛瑟斯。一、使用字典字典是由键和值组成的，以成对的形式出现。

奶茶可可·2022-11-25 14:15

视觉SLAM14讲ch8报错问题的解决（第二版）

视觉SLAM14讲ch8报错问题的解决（第二版）0.问题描述在运行ch8实践部分代码时遇到了下面的错误：std::bind(&OpticalFlowTracker::calculateOpticalFlow

AHU_slamer·2022-11-25 13:57

MATLAB从入门到实践(未完结）

第一章MATLAB简述（略）第二章MATLAB计算基础2.1变量与常量引言：变量无需事先定义%添加注释；不运行2.1.1变量命名规则1.区分大小写2.变量名以英文字母开始，使用字母、数字、下划线matlab默认常量变量名默认值i和j虚数单位pi圆周率ans存放最近一次无赋值变量语句的预算结果Inf无穷大eps机器的浮点运算误差NaN不定式（0/0，inf/inf）lasterr存放最后一次的错误信

小洛~·~·2022-11-25 11:09

初学《视觉SLAM 十四讲》（高翔）---第五讲笔记

文章目录笔记部分实践部分（代码注释）ch5_imageBasics.cpp**ch5_joinMap.cpp**笔记部分实践部分（代码注释）ch5_imageBasics.cpp先安装opencv#include#includeusingnamespacestd;#include#includeintmain(intargc,char**argv){//读取argv[1]指定的图像cv::Mati

_YAO阿瑶·2022-11-25 11:12

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