视觉SLAM

《视觉slam十四讲》学习笔记——ch7实践部分 比较opencv库下的ORB特征的提取和手写ORB的区别

在学习了《视觉slam十四讲》第七章视觉里程计的相关知识后，运行了里面的基于opencv库函数的ORB特征点提取和匹配的代码。
sticker_阮·2022-11-19 15:50

《视觉SLAM十四讲》ch7视觉里程计1学习笔记（2）——实践部分对数约束求解相机运动的代码解析

在这篇文章中，记录的是我对《视觉SLAM十四讲》第七讲——视觉里程计1实践部分中，通过2D-2D匹配对估计相机位姿代码的理解以及相关函数的解释。
sticker_阮·2022-11-19 15:50

《视觉slam十四讲》ch5相机与图像 学习笔记（2）——实践部分双目视觉代码讲解

在这篇文章中对《视觉slam十四讲》中的ch5实践部分——stereoVision代码进行解析，做一下学习记录。
sticker_阮·2022-11-19 15:20

视觉SLAM十四讲学习笔记——第七讲 视觉里程计（2）

视觉SLAM的前端也就是视觉里程计实际上要解决的问题是根据匹配的特征点估计相机运动。根据不同的已知条件，选择不同的方法。
晒月光12138·2022-11-19 15:49

视觉SLAM十四讲学习笔记——第十二讲 建图

SLAM实际上是一种底层技术，往往用来给上层应用提供信息。在前文已实现的部分，我们最多得到的仅是一个稀疏的地图，在需要实现导航、避障、重建等应用时，稀疏地图很难提供足够的信息，需要考虑如何重建稠密地图，即建模所有看到过的部分。根据使用相机的不同可以分为：“单目稠密重建”和“RGB-D稠密建图”（双目应该和RGBD类似，都可以主动测得或计算出图像深度）。其中RGB-D相机的稠密重建较为简单，最直观、
晒月光12138·2022-11-19 15:49

视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-ICP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·2022-11-19 15:42

视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-Sophus实践、相似变换群与李代数

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·2022-11-19 15:41

视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-特征点法和特征提取和匹配实践

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·2022-11-19 15:41

视觉SLAM十四讲学习笔记-第七讲-视觉里程计-PnP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·2022-11-19 15:41

《视觉SLAM》学习笔记（一）——ch1-2 预备知识，初识SLAM

《视觉SLAM》学习笔记（一）——ch1预备知识，ch2初识SLAM一、预备知识1.1视觉slam的应用1.2参考书目二、SLAM是什么2.1传感器类别2.1.1相机2.2SLAM是什么2.2.1视觉slam
way7486chundan·2022-11-19 15:40

视觉SLAM十四讲学习笔记——ch5 相机与图像

《视觉SLAM十四讲》相机位姿与相机外参的区别与联系2.《视觉SLAM十四讲》学习笔记：第5讲相机与图像5.2图像理论参考博客:1.视觉
路拾遗37·2022-11-19 15:29

视觉slam十四讲 学习笔记-5

目录特征点的提取和匹配实践2D-2D对极几何对极约束单应矩阵：实践3D-2DPnP特征点的提取和匹配信息：位置、覆盖的大小、朝向等通过在一个矩形中将亮度的值看做质量，然后去计算他的质心，然后通过图像中心和质心的连线就可以得出角点的方向，这样就得出了图像之间的旋转和匹配关系。ORB特征亦由关键点和描述子两部分组成：BRIEF描述子：随机取多对坐标点（pi,qi），eg：如果p处的值大于q我们就记作1
echo_gou·2022-11-19 15:52

《视觉slam十四讲》ch5相机与图像学习笔记（3）——实践部分 RGB-D相机代码解释及相关函数介绍

在这篇博客中，主要介绍《视觉SLAM十四讲》第五讲的实践部分——RGB-D代码详解。
sticker_阮·2022-11-19 15:16

ICP算法思想与推导详解——什么东西“最近点”，又“迭代”了什么？

在三维重建或者视觉Slam场景中，经常需要确定某一时刻的相机位姿。相机在运动过程中，不同时刻对同一物体获取的三维点云信息是不同的。此时我们可以通过点云的对应点在两个时刻间差异来计算相机位姿的改变。
青蛙球·2022-11-19 14:09

视觉SLAM十四讲第二版踩坑总结

视觉SLAM十四讲第二版踩坑总结1SLAM源代码下载2Kdevelop安装3安装opencv3.4.14安装Pangolin5部分章节编译问题ch4李群与李代数ch8视觉里程计2ch9安装Meshlabch10g2o
slender-·2022-11-19 03:03

视觉slam从几何到深度学习：挑战与机遇＜Ongoing Evolution of Visual SLAM from Geometry to Deep Learning: Challenge＞

随着基于几何模型的技术日益成熟和精确，视觉SLAM已经取得了重大进展和成就。然而，在具有挑战性的环境下，它们往往是脆弱的。
尤齐·2022-11-19 01:11

视觉SLAM十四讲ch11实践遇到的问题及解决方案

一、安装在编译之前先安装DBow3gitclonehttps://github.com/rmsalinas/DBow3.git然后cmake流程编译安装mkdirbuildcmake..make-j8sudomakeinstall安装结束二、编译程序创建build文件夹并进行编译mkdirbuildcmake..make-8此时出现第一个错误解决方法将CMakeLists.txt中的set(DBo
weixin_58277261·2022-11-19 00:54

《视觉slam十四讲》ch5相机与图像学习笔记（1）—— 实践部分imageBasics代码讲解

第五章的ch5/imageBasics例程相对来说比较简单，代码内容包括读取图像文件，输出图像信息，遍历图像，图像的直接复制以及利用clon函数复制等。介绍一下其中的干货。目录1.关于intmain(intargc,char**argv)中argc,argv参数的解释2.关于cv::waitKey(0)的解释：3.图像类型4.计时方式5.复制图像的方式：6.图像像素遍历方式1.关于intmain(
sticker_阮·2022-11-19 00:24

视觉SLAM十四讲CH7代码解析及课后习题详解

orb_cv.cpp#include#include#include//特征点头文件，处理特征点信息#include//opencvgui头文件#include//用于计时的头文件usingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){if(argc!=3){coutkeypoints_1,keypoints_2;//图片1->
长沙有肥鱼·2022-11-19 00:23

视觉SLAM十四讲CH5代码解析及课后习题详解

imageBasics.cpp#include#include//std::chrono来给算法计时所需头文件usingnamespacestd;#include//opencv核心模块#include//opencvgui模块intmain(intargc,char**argv){//读取argv[1]指定的图像cv::Matimage;image=cv::imread(argv[1]);//c
长沙有肥鱼·2022-11-19 00:23

视觉SLAM十四讲CH4代码解析及课后习题详解

useSophus.cpp#include#include#include//Eigen核心模块#include//Eigen几何模块#include"sophus/se3.hpp"usingnamespacestd;usingnamespaceEigen;///本程序演示sophus的基本用法intmain(intargc,char**argv){//沿Z轴转90度的旋转矩阵Matrix3dR=
长沙有肥鱼·2022-11-19 00:53

视觉slam14讲 ——ch2实践部分

学习目标1.了较g++和cmake编译2.掌握CMakeCache.txt中的相关编译操作（生成静态库和共享库，添加可执行程序，链接库）3.重点掌握如何在IDE中进行编译2.4.2helloSLAM基础g++helloSLAM.cpp默认得到一个可执行文件a.out./a.out习题g++编译指定输出的文件名的程序g++-ohelloSLAM.exehelloSLAM.cpp使用参数-o指定输出的
weixin_50862344·2022-11-19 00:22

《视觉SLAM十四讲》ch13/第十三章 视觉里程计 实践章节学习详解

我是在参考这篇博文（重读《视觉SLAM十四讲》）的基础上进行了总结（原文总结的很好了，我是在其基础上自己又重新看了整理了），仅供学习交流，如有错漏欢迎交流呀。
山海里啊有星辰·2022-11-19 00:21

视觉SLAM十四讲学习第二部分（ch7-ch14）

Debug过程中遇到的问题0、写在前言题头诗：初尝视觉SLAM，代码头挠秃代码好在哪，看完云雾里度娘google来回切，方知知易行难这篇Debug的记录是按照章节组织的，内容包括但不限于如下的内容：环境配置代码解析运行报错其他杂项每一个内容讲述的要点我都在小标题里有比较详细的说明
阿银的万事屋·2022-11-19 00:20

视觉SLAM十四讲学习笔记——ch7视觉里程计1

文章目录7视觉里程计17.1特征点法7.2实践:特征提取和匹配7.32D-3D:对极问题7.4实践:对极约束求解相机运动7.5三角测量7.6实践:三角测量7.73D-2D:PnP7.7.1直接线性变化7.7.2P3P7.7.3最小化重投影误差求解PnP7.8实践:求解PnP7.8.1使用EPnP位姿7.8.2手写位姿估计7.8.3使用g2o进行BA优化7.93D-3D:ICP7.9.1SVD方法7
路拾遗37·2022-11-19 00:17

视觉SLAM十四讲学习笔记----ch3 Eigen代码实践

目录1.编译2.Eigen代码实践2.1运行useEigen2.2.Eigen几何模块2.3.当前焦点坐标位置2.4.可视化显示2.5.显示相机的位姿2.6补充Pangolin库使用知识2.7章节总结1.编译cmake：根据CMakeList.txt的内容生成编译文件CMakeFilesmake：根据CMakeFiles以及源文件生成可执行文件mkdirbuildcdbuildcmake..mak
路拾遗37·2022-11-19 00:16

视觉SLAM十四讲学习笔记——ch4李群与李代数代码实践

李群和李代数4.1基础知识—群4.2李群与李代数李代数:与李群对应的一种的结构,位于向量空间,通常记作so(3),se(3).具体李群与李代数基础可参考博客SLAM学习——李群与李代数理论推导部分可参考博客:视觉
路拾遗37·2022-11-19 00:16

视觉SLAM十四讲--第13讲 实践：设计SLAM系统（最详细的代码调试运行步骤）

文章目录一、代码目录介绍及运行步骤代码目录：如何运行二、代码调试问题1.准备工作2.遇到的问题及解决办法3.成功运行三、代码理解核心算法结构数据结构：算法代码理解及修改代码理解前端后端代码修改修改特征提取方法查看整体建图效果运行效果图四、总结选题1：Kitti的双目视觉里程计  Kitti的Odometry提供了左右双目的视觉图像（以及激光，但本作业不使用激光数据），并提供了标定信息。它一共含有若
hello689·2022-11-19 00:11

视觉slam14讲ch1-cmake练习

记录学习《视觉slam十四讲》的过程，并在过程中重点动手进行实践，其中的小练习也都比较简单，应尽量理解每一步骤背后的深层含义，但也切忌眼高手低。
菜鸟电饭锅·2022-11-19 00:36

《视觉SLAM十四讲从理论到实践 第二版》实践部分——ch5

文章目录课内实践imageBasicsundistortImagestereoVisionjoinMap课后实践实验一实验二课内实践imageBasicsCMakeLists.txt#声明要求的cmake最低版本CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION2.8)#声明一个cmake工程PROJECT(imageBasics)#设置编译模式SET(CMAKE_BUILD_TYPE"
木木夕v·2022-11-19 00:06

全景slam

全景slam是指用全景相机来做视觉slam。全景相机有多种方式实现，目前性价比最高的是用两个背对的鱼眼相机来实现。比较好的供应商有insta360。下面的说明都是基于这种全景相机。
chamomoe·2022-11-15 13:25

【视觉SLAM十四讲】第1-2讲 初识SLAM

如果这里的传感器主要为相机，那就称为视觉SLAM。从硬性定义里提取关键字，
林北不要忍了·2022-11-15 13:22

【视觉SLAM】视觉SLAM相关开源算法总结

稀疏的视觉SLAMMonoSLAM第一个实时、单目SLAM系统，基于EKF优化。PTAM单目，首次将tracking和mapping并行化，首次采用了BA优化，之后加入了重定位部分。
ChLee98·2022-11-15 13:21

视觉slam十四讲 第二版 pdf_第二版SLAM上帝视角，它来啦！！！

(文末获取论文)V2版论文截图文章结构简析让我们快速回顾一下第一版论文1.是否看完《视觉SLAM十四讲》，敲完例程代码，仍然不知道如何开始自己的SLAM研究第一步？
weixin_39620001·2022-11-15 13:50

视觉SLAM深度解读

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|新机器视觉近年来，SLAM技术取得了惊人的发展，领先一步的激光SLAM已成熟的应用于各大场景中，视觉SLAM虽在落地应用上不及激光
小白学视觉·2022-11-15 13:17

视觉SLAM技术解读

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|新机器视觉近年来，SLAM技术取得了惊人的发展，领先一步的激光SLAM已成熟的应用于各大场景中，视觉SLAM虽在落地应用上不及激光
小白学视觉·2022-11-15 13:17

视觉SLAM②--初识SLAM

目录2.0本章主要内容2.1引子：小萝卜的例子2.2经典视觉SLAM框架2.2.1视觉里程计2.2.2后端优化2.2.3回环检测2.2.4建图2.3SLAM的数学问题描述2.4实践编程基础2.4.1安装
Courage2022·2022-11-15 13:16

视觉SLAM学习--基础篇（SLAM框架及相机模型）

二.相机在视觉SLAM中主要是用相机去解决定位与建图问题。按照相
resumebb·2022-11-15 13:46

【视觉SLAM十四讲】第一讲 概述与预备知识

课程内容与预备知识计算机视觉物体识别（2D/3D）物体跟踪物体检测语义分割……应用SLAM现实世界中的相机单目双目深度视频序列计算机视觉任务应用：手持设备定位，自动驾驶定位，增强现实SLAM是什么SLAM：SimultaneousLocalizationandMapping同时定位与地图构建。搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。主要就是
liqingyushe·2022-11-15 13:12

基于全景相机的视觉SLAM

一、全景相机模型相机坐标系中空间点投影到二维图像的过程可以简化为将空间点投影到单位球面上，然后将此球面展开成全景图像。式中：ri一空间点在相机坐标系中与原点的距离；t0一投影函数。可以看出，全景相机的投影过程是非线性的。能看出全景图像的畸变系数为cosp，图2-4为全景机图像畸变的示意图，图中红色椭圆示意该区域图像性变形程度。可以看出近图像顶端或底端时图像变形严重。二、对极几何对极几何是两幅图像之
八哥快走开·2022-11-15 13:36

牛顿-拉夫逊迭代法求解非线性优化问题

目录引1：牛顿法迭代求解方程引2：牛顿法求解优化问题牛顿法解多元函数最小二乘优化问题在《视觉slam十四讲》中提到的非线性优化问题，之前相关知识比较匮乏，在此记录一下。
Tall-Tree·2022-11-14 11:28

关于视觉SLAM的最先进技术的调查-A survey of state-of-the-art on visual SLAM

原文见文章末尾：今天读了一篇视觉slam的综述，真的是读了一天，记录一下。我比较关注的是特征提取和匹配和深度学习有关的章节。好久，但是还算是有收获的吧。
Alaso_soso·2022-11-09 20:17

【视觉SLAM】ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras

RMur-ArtalandJDTardos,ORB-SLAM2:anOpen-SourceSLAMSystemforMonocularStereoandRGB-DCameras[J],2016.先读Abstract和Introduction，再看Conclusion，觉得方法新颖且与自己研究内容相关，再看RelatedWork、Method及Experiment。一篇英文顶会论文/一区期刊大概2h
振华OPPO·2022-11-08 07:27

视觉SLAM十四讲slambook2/ch3/examples/plotTrajectory.cpp程序报错解决

视觉SLAM十四讲slambook2/ch3/examples/plotTrajectory.cpp程序报错解决原程序编译后出现如下报错：/usr/local/include/pangolin/var/
LQTGO·2022-11-05 01:05

视觉SLAM⑥---非线性优化

目录6.0主要目标6.1SLAM问题的数学表达6.2状态估计问题6.2.1批量状态估计与最大后验估计6.1.2最小二乘的引出6.1.3例子:批量状态估计6.2非线性最小二乘6.2.1一阶和二阶梯度法6.2.2高斯牛顿法6.2.3列文伯格—马夸尔特方法6.3实践：曲线拟合问题6.3.1手写高斯牛顿法6.3.2使用Ceres进行曲线拟合6.3.3使用g2o进行曲线拟合6.4小结6.0主要目标主要目标：
Courage2022·2022-11-01 17:29

三角化相关总结

在《视觉SLAM14讲》中，三角测量那一节简单介绍了如何通过两帧中匹配的点获得空间点深度，这对单目相机的
家门Jm·2022-10-30 17:05

SLAM中的三角测量

【来源】视觉SLAM十四讲，作者高翔三角测量是SLAM中，利用相机运动估计特征点空间位置的过程。
GuoBen_·2022-10-30 17:57

解析|一文读懂AGV的关键技术——激光SLAM与视觉SLAM的区别

来源：新机器视觉移动机器人(AGV)是工业机器人的一种。它由计算机控制，具有移动、自动导航、多传感器控制、网络交互等功能，在实际生产中最主要的用途是搬运，可以说只要有搬运需求的地方，就有移动机器人的应用可能。近年来，移动机器人技术在世界范围内得到快速发展。人们致力于把移动机器人应用于各种场景中，从室内外搬运机器人，到服务型机器人，再到工业机器人等，移动机器人的运用都得到了巨大突破。在移动机器人研究
人工智能学家·2022-10-30 03:44

A Survey of Simultaneous Localization and Mapping 论文精读笔记

摘要本文回顾了slam研究的三个方面：激光SLAM、视觉SLAM、融合的SLAM。并分别review了激光SLAM和视觉S
phy12321·2022-10-26 15:56

ROS从入门到精通6-2：gmapping激光建图与自定义建图功能包

SLAM分为激光SLAM和视觉SLAM两个方向的技术，本专栏主要涉及激光SLAM。通常，激光SLAM系统通过对环境中获取的点云数据
Mr.Winter`·2022-10-24 07:05
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