6d位姿估计第11页

姿态旋转与坐标变换

yuntian_li·2020-07-28 22:01

位姿估计之EPnP算法学习笔记

首先给出中是如何定义PnP:PnP(Perspective-n-point)是求解3D到2D点对运动的方法。它描述了当我们知道n个3D空间点以及它们的投影位置时，如何估计相机所在的位姿。**这里有两个概念比较重要：1.3D空间点：指的是物体在世界坐标系下的坐标。2.投影位置：指的是物体在图像坐标系下的坐标。**举一个例子：在空间中有一个立方体（8个顶点），这8个点在图像上分别对应着一个投影点。那么

Hana的小跟班·2020-07-28 20:33

ORB_SLAM2源码阅读记录（2）：主线程Tracking

接着上一次阅读的完成单目初始化，继续阅读Tracking主线程，单目初始化完成后，开始进行帧跟踪，分为三个小步骤，如论文中的系统框架所示，（1）初始位姿估计；（2）跟踪局部地图；（3）跟踪良好，检查是否插入新的关键帧

随机游走321·2020-07-28 13:49

ORB-SLAM2源码解读（1）：系统入口System

提取ORB特征子，根据上一帧进行位姿估计或全局重定位，然后跟踪局部地图优化位姿，确定新的关键帧。（2）LocalMapping：维护优化局部

try_again_later·2020-07-28 12:18

ORB-SLAM2源码解读（2.1）：Tracking

Tracking是SLAM的灵魂，更像是前端里程计VO，这里Tracking的主要任务两方面：（1）完成相机位姿估计（2）跟踪局部地图思路：TrackLocalMap（）在当前帧和局部地图之间找到尽可能多的对应关系

try_again_later·2020-07-28 12:18

[ORB-SLAM2]关于代码优化设计

html关于ORB-SLAM2中提高数据关联准确度的措施整理：1.初始化过程中提出模型选择策略，根据特征点的共面情况，确定使用基础矩阵Fundamentalmatrix还是单应矩阵Homography进行位姿估计

rain_promise·2020-07-28 10:24

视觉SLAM笔记（46）基本的 VO

它VO任务是，根据输入的图像，计算相机运动和特征点位置前面都讨论的是在两两帧间的位姿估计，然而发现仅凭两帧的估计是不够的会把特征点缓存成一个小地图，计算当前帧与地图之间的位置关系但那样程序会复杂一些所以

氢键H-H·2020-07-28 06:14

ORB-SLAM2位姿估计

ORB-SLAM2位姿估计1.初始化位姿当跟踪bOK=true时，会依次优先选择“运动模式跟踪”，“关键帧模式跟踪”，若前两者失败，则说明跟踪失败bOK=false，bLOST=true，进入“重定位模式

nyq0321·2020-07-28 06:02

ORB-SLAM2源码学习（三）——跟踪Tracking.cc

Tracking模块主要完成了以下几件事情：单目地图的初始化当前帧的位姿估计当前帧的局部地图跟踪生成候选关键帧一、Tracking构造函数之前有讲过Tracking对象在Sys

potxxx·2020-07-28 04:09

视觉slam14讲学习（五）之视觉里程计组成:特征点法

文章目录1.特征点提取和匹配2.2d-2d对极几何2.1对极几何原理2.2基本矩阵F和本质矩阵E2.32d-2d位姿估计2.3d-2d估计方法1.特征点提取和匹配以orb特征为例,步骤1初始化://--

su扬帆启航·2020-07-28 04:09

认真的虎ORBSLAM2源码解读(一)：orbslam菜鸟综述

目录0.前言1.综述2.Tracking跟踪2.1.单目初始化2.2.通过上一帧获得初始位姿估计或者重定位2.2.1.通过速度模型获得初始位姿估计2.2.2.通过参考关键帧获得初始位姿估计2.2.2.重定位

认真的虎·2020-07-28 02:05

ORB-SLAM2 在线构建稠密点云（三）

这篇博客接着上一篇博客中的内容继续，我们在前面完成了位姿估计器的修改，也就是用ORB-SLAM提供的ROS节点实现了在线运行。

熊猫飞天·2020-07-27 20:32

SVO源码阅读笔记——motion estimation概述

SVO属于半直接稀疏法，说它是半直接是因为其只在前端线程的第一步，利用前后帧图像做初始位姿估计时用到了直接法，后面的一些步骤还都是特征点法的常见操作。以下是SVO运动估计的整体概述。

RoBOt__Dreamer·2020-07-27 17:18

2017-07-05

《超级个体-伽蓝214》237/300，7.5打卡，偶有乌云的晴天【三件事】1.[]pm课程学习34/902.[]项目安排3.[]首页项目prd20%*[]《穷查理宝典》6d*[]调研同类型公司*[]读英语

伽蓝214·2020-07-27 16:54

魏建军直呼长城汽车命悬一线！中国品牌销量下降16%

è6èééé16%ééè32%°è·èé±èèééè¨é±èé¤èéé·è°èèSUVMPVé±èé°±è°èèéé°è·44%èèè§éé·é¨è±2025¨è°èèèéè4.0/éè§°éè4.1/éé6b§6Déè

玩车教授·2020-07-22 00:00

视觉SLAM笔记--第7篇: 单目相机位姿估计流程

单目相机位姿估计流程参考书籍整体流程1.坐标系变换2.对极约束3.单目初始化4.三角测量5.求解空间3D坐标6.最小化重投影误差参考书籍参考书籍：《视觉SLAM十四讲》高翔博士整体流程1.坐标系变换已知

w风的季节·2020-07-16 06:52

闪亮护眼贴：高度近视原来有这么多事不能做！

高度近视的科学解释高度近视是指在放松的状态下，平行光线经眼球屈光系统后聚焦在视网膜之前，在视网膜上不能清晰成像且屈光度为-6D或以上的近视眼。

帅小伙梦·2020-07-15 20:31

视觉SLAM——位姿估计

******看完位姿估计原理过一段时间又忘记了，现参考高翔视觉SLAM十四讲做本文笔记。SLAM中的里程计都是基于特征点方式的算法。

菀er·2020-07-15 16:50

T-LESS:制作RGBD 6D姿态数据集和标签

T-LESS:AnRGB-DDatasetfor6DPoseEstimationofTexture-lessObjects该数据集网址已公开：http://cmp.felk.cvut.cz/t-less/摘要：该数据集采集的目标为工业应用、纹理很少的目标，同时缺乏区别性的颜色，且目标具有对称性和互相关性，数据集由三个同步的传感器获得，一个结构光传感器，一个RGBDsensor，一个高分辨率RGBs

Jumi爱笑笑·2020-07-15 06:52

VINS的折腾之路

小春007·2020-07-15 01:02

【解决方案】mac os 使用sed -i 出现sed: -i may not be used with stdin

问题：在写shell脚本的时候想要删除单个文件夹内所有的文件开头的几行脚本部分如下：for((i=1;i<=22;i++));dosed-i'1,6d'$QUERIES_PATH/${i}.sqldone

rainmaple_ty·2020-07-14 21:29

linux使用命令查看MAC地址

MAC地址则是48位的（6个字节），通常表示为12个16进制数，每2个16进制数之间用冒号隔开，如08：00：20：0A：8C：6D就是一个MAC地址。

洗尽沉滓·2020-07-14 16:23

SolidState渗透实战

tcpopensshOpenSSH7.4p1Debian10+deb9u1(protocol2.0)|ssh-hostkey:|204877:00:84:f5:78:b9:c7:d3:54:cf:71:2e:0d:52:6d

城市烈人·2020-07-14 13:41

2009年3月全国计算机等级考试二级C笔试真题及参考答案

D）有序线性表既可以采用顺序存储结构，也可以采用链式存储结构（2）支持子程序调用的数据结构是A）栈B）树C）队列D）二叉树（3）某二叉树有5个度为2的结点，则该二叉树中的叶子结点数是A）10B）8C）6D

iteye_2037·2020-07-14 12:56

拍人像，我是认真的II。

器材是佳能6d➕50mmF1.8。由于ps还在学习中，目前照片都是用手机来修的。app是vsco➕黄油相机。有需要拿图的朋友请注明出处，谢谢配合。

看散場電影·2020-07-12 20:06

计算机右键管理报错解决办法

HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Classes\CLSID\{20D04FE0-3AEA-1069-A2D8-08002B30309D}\shell\Manage\command]@=hex(2):6d

爱钻研的贝勒爷·2020-07-12 18:05

Python中OrderedDict的使用

请看下面的实例：1importcollections2print"Regulardictionary"3d={}4d['a']='A'5d['b']='B'6d['c']='C'7fork

weixin_34357962·2020-07-12 09:01

高翔Slambook第七讲代码解读（2d-2d位姿估计）

前言：小白创建了一个微信公众号，主要面向学习视觉的小伙伴，分享一些学习过程中的感受和一些技术文章。公众号里文章也会更新在CSDN中，不过由于工作量较大，会出现一段时间的延时，感兴趣的小伙伴可以关注公众号第一时间接受消息。作者：小白公众号：小白学视觉SLAM前端，或者说视觉里程计VO，做的最主要的一件事就是计算或者估计两帧图像之间的位姿变换，也即旋转矩阵R和平移向量t。根据所应用于计算的特征点信息的

小白学视觉·2020-07-11 20:55

python换行方法及 cell() floor() exp() round()函数使用方法

1.python换行1.1Python通常是一行写完一条语句，但如果语句很长，我们可以使用反斜杠()来实现多行语句a=4b=5c=6d=a+\b+\cprint(d)151.2在[],{},或()中的多行语句

汤汤11·2020-07-11 15:33

DPI-SLAM：融合面特征以及IMU信息的SLAM系统学习笔记

全文主要使用因子图方式进行优化具体内容为三个线程：1.融合IMU的视觉位姿估计：首先通过IMU预积分计算出两帧间的相对位姿：在因子图中对应的误差方程是：由于在预积分计算过程中假设偏置不变，所以出于对精度的考虑

hlxcsdn·2020-07-11 07:05

2D-2D位姿估计增加三角测量，确定尺度--参考SLAM十四讲7.6

#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;voidpose_estimation_2d2d(std::vectorkeypoints1,std::vectorkeypoints2,std::vectormatches,Mat&R,Mat&t);voidfind_feature_match(M

fukaixin12·2020-07-11 06:27

学术速递2 | 半监督自监督无监督图像分类综述 | 未训练神经网络的修剪等 [2.22]

~几篇本周的paper：牛津大学：裁剪未经训练的神经网络综述：图像分类中的半监督、自监督和无监督技术GoogleBrain：一个前现代日本艺术面部表情数据集KaoKore南洋理工:具有非局部注意的物体6D

arXivDaily·2020-07-10 23:09

[学习SLAM ]单目vo中的深度确定方法--三角测量

在双目vo中，我们会首先使用三角测量恢复出深度信息，再进行位姿估计。因为基础矩阵与单应矩阵本身描述的是从一个2d平面到另一个2d平面的变换，无

苏源流·2020-07-10 22:49

PoseNet学习笔记

PoseNet:AConvolutionalNetworkforReal-Time6-DOFCameraRelocation基于深度学习方法对相机进行6自由度位姿估计的开创性论文摘要提出了一个鲁棒且实时的六自由度相机重定位系统

freedog的深度学习小站·2020-07-08 20:20

“6D”游戏化设计方法

KevinWerbach提出了一个游戏化设计方法，有六步，我叫他6D游戏化设计方法，1.定义商业目标（Definebusinessobjectives）。为什么要游戏化？

Sting·2020-07-08 09:32

Unsupervised Scale-consistent Depth and Ego-motion Learning from Monocular Video（2019.10）

摘要最近CNN网络可以从未标注单目视频中学习深度和位姿估计，但由于不确定的运动物体导致效果受限，这些运动物体违反了几何图像重建在固定场景下的假设，由于没有足够的约束导致在不同实例中网络输出尺度不一致的结果

skycrygg·2020-07-08 02:29

多个IP、端口、MAC地址的正则匹配

）比如192.168.0.1或者192.168.0.1;192.168.0.22.远程端口（多个用,号隔开）比如3306或者3306,21,803.MAC地址（多个用,号隔开）比如0:a:eb:e6:6d

风越清·2020-07-07 20:36

DSAC++: Learning Less is More – 6D Camera Localization via 3D Surface Regression && 2018 论文笔记

作者:EricBrachmannandCarstenRother机构:海德堡大学视觉学习实验室本文基于DSAC模型，提出了DSAC++,证明了相比于学习相机定位pipeline的所有组件，只学习其中的一种会更加高效。DSAC++就是这样一个将可学习的组件结合到定位pipeline中，组成的端到端学习系统。DSAC有三个问题：对位姿假说进行评分的ＣＮＮ模块很容易过拟合。因为它可以记住全局的共识模式，

phy12321·2020-07-07 18:48

CVPR2020——D3VO论文阅读

DeepPoseandDeepUncertaintyforMonocularVisualOdometry摘要：我们提出的D3VO单目视觉里程计框架从三个层面上利用了深度学习网络，分别是：利用深度学习的深度估计，利用深度学习的位姿估计

屠龙小道·2020-07-07 01:48

物体的三维识别与6D位姿估计：PPF系列论文介绍（三）

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达文章“AMethodfor6DPoseEstimationofFree-FormRigidObjectsUsingPointPairFeaturesonRangeData”2018年发表在《sensors》上，是近年来对PPF方法的进一步继承与改进。1.本文的思路本文介绍的方法主要分为两个阶段即线下建模与线上匹配，在建模时，通过计算和保存所有可

3Ｄ视觉工坊·2020-07-07 01:12

[Arduino] Madgwick算法的数学推演

Madgwick算法的数学推演：基于惯性导航元件的位姿估计《Anefficientorientationfilterforinertialandinertial/magneticsensorarrays

风中摇曳的小萝卜·2020-07-06 22:55

【C语言】杨辉三角

include//包含标准库的信息#defineN10//N代表数组长度voidshow(inta[N][N]){for(inti=0;i6d

Sinlexi·2020-07-06 18:43

ORB-SLAM2 代码解读（二）：跟踪线程

本帖原文：链接ORB-SLAM2代码解读系列汇总：链接0.跟踪线程总体介绍 Tracking线程运行在系统主线程中，负责对每帧图像进行特征提取、位姿估计、地图跟踪、关键帧选取等工作，可以简单理解为SLAM

五小郎的学习笔记·2020-07-06 08:03

典范英语21天打卡倡议书

在学习发展项目的6D法则中，推动学习转化（DriveLearningTransfer）是非常重要的环节，也是我们典范英语项目2017年下半年的工作重点。语言学习需要时间投入和刻意练习。

郭海霞·2020-07-06 05:23

年底

（只有2个月了，我必须挣够2万）1相机，6D镜头(8400)：24-105F4L(3400)；17-40F4L(4100);2KindleVoyage:越来越买不起纸质书了（1500~1900）3耳机:

茗小麦·2020-07-06 05:22

SLAM后端基于扩展卡尔曼、粒子滤波与非线性优化的思路整理

1SLAM后端SLAM前端完成了一个短时间内机器人移动和位姿估计的任务。但是这种估计是基于短时间内甚至是仅仅两帧

Plaggable·2020-07-06 03:11

《超级个体-伽蓝214》61/100，1.7日打卡，天气雨

3.人人都能用英语6d！

伽蓝214·2020-07-06 00:01

【LEDE】树莓派上玩LEDE终极指南-90-挂卡

关键是自己的操作也是蠢萌==一、遇到这样的问题[34216.950000]wlan0-1:associated[34217.020000]wlan0-1:AP94:0c:6d:d4:b1:bechangedbandwi

小学生414·2020-07-05 19:48

[paper] Hourglass

StackedHourglassNetworksforHumanPoseEstimationAbstractHourglassNet是一个进行人体位姿估计的卷积神经网络（也可以用在人脸关键点检测等领域）

四月晴·2020-07-05 12:57

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