ch7

视觉slam14讲第二版ch7的pose_estimation_2d2d.cpp的代码注释（自己理解的）

按我自己的理解，注释了视觉slam14讲第二版ch7的pose_estimation_2d2d.cpp#include#include#include#include#includeusingnamespacestd
普通网友·2022-12-01 05:29

SLAM十四讲第二版ch7位姿估计实践的编译问题

在看ch7中遇到了g2o::OptimizableGraph::Vertex::clone()const’未定义的引用的问题。
XiangrongZ·2022-11-27 04:30

＜视觉SLAM十四讲＞ ch7 视觉里程计1

文章目录一、特征点法1.1特征点1.2ORB特征1.3特征匹配实践二、计算相机运动三、2D-2D：对极几何3.1对极约束3.2本质矩阵3.3单应矩阵讨论四、实践五、三角测量（Triangulation）讨论六、三角测量实践七、3D-2D：PnP7.1直接线性变换一、特征点法特征点法特征：稳定，对光照、动态物体不敏感。1.1特征点特征点：有代表性的点。视觉SLAM称这些点为路标（图像特征featur
贝宝老师·2022-11-24 03:11

slam 代码运行结果ch7

ch7参考链接在代码中，依旧使用opencv提取FAST关键点，计算描述子、匹配特征点的原理与前面章节所述相同需要注意的是，源码ComputeORB函数中对出界特征点的筛选有瑕疵，修改后正确代码应该是下面这样的
@milchstraβe·2022-11-21 09:55

SLAM十四讲ch7代码调整（undefined reference to symbol）

SLAM十四讲ch7代码调整——2021.6.141.首先大部分的代码需要在Cmakelists中更新至c++14，否则会出现如下报错/usr/local/include/g2o/core/base_fixed_sized_edge.h
山馗·2022-11-21 09:55

视觉里程计3（SLAM十四讲ch7）-PnP

PnP3D2DPnP问题PnP为Perspective-n-Point的简称，是求解3D到2D点对的运动的方法:即给出n个3D空间点及其投影位置时，如何求解相机的位姿。典型的PnP问题求解方式有很多种，例如P3P，直接线性变换(DLT),EPnP(EfficientPnP),UPnP。还有非线性的BundleAdjustment.直接线性变换(DLT)P3PBA实践使用OpenCV中的EPnP求解
赤豆几维·2022-11-21 09:23

视觉里程计2（SLAM十四讲ch7）-对极几何，三角测量

对极几何2D2D对极几何（EpipolarGeometry）是StructurefromMotion问题中，在两个相机位置产生的两幅图像的之间存在的一种特殊几何关系，是sfm问题中2D-2D求解两帧间相机姿态的基本模型。相机位姿估计问题——》1.根据配对点的像素位置求出本质矩阵E或者基础矩阵F2.根据E或者F求出R,tE,F只相差了相机内参，而相机内参在SLAM中通常已知。对极约束摘自高翔《视觉S
赤豆几维·2022-11-21 09:23

[学习笔记-SLAM篇]视觉SLAM十四讲ch7

前面的内容基本都是基础内容，从第7讲开始变为实践应用，其实就是具体在SLAM中是如何完成各线程内容的。按理说是实践部分，但还是坚持不实践呢。2022-08，来更新一下。注：1）学习视频：【高翔】视觉SLAM十四讲ch7-1，【高翔】视觉SLAM十四讲ch7-2。视觉SLAM十四讲第7讲7.1理论部分7.2实践部分第7讲7.1理论部分7-8讲均是视觉里程计的内容，主要区别在于前端原理不同，分别对应特
warningm_dm·2022-11-21 09:52

视觉SLAM ch7总结(二)

目录计算相机运动一、2D-2D:对极几何二、三角测量三、3D-2D:PnP四、3D-3D:ICP计算相机运动在已经有匹配好的点对基础上来估计相机的运动（其实就是求R和t）根据相机不同的种类有以下几种情况：1.相机为单目时，只有2D的像素坐标（缺少了深度信息），因此问题就是根据两组2D点估计相机运动，用对极几何解决。2.相机为双目、RGB-D时，或者通过某种方式得到了距离信息，问题就是根据两组3D点
雨幕丶·2022-11-21 09:47

视觉SLAM ch7代码总结（二）

目录一、对极约束求解相机运动(2D-2D)二、三角测量三、求解PnP(3D-2D)1.使用EPnP求解位姿2.使用高斯牛顿法计算相机位姿3.使用g2o进行BA优化四、求解ICP(3D-3D)1.SVD方法2、非线性优化方法一、对极约束求解相机运动(2D-2D)1.特征提取与匹配函数//特征提取和匹配voidfind_feature_matches(constMat&img_1,constMat&i
雨幕丶·2022-11-21 09:47

slam 14讲中，配置好依赖项，cmake 和 make g2o库后，make ch7中的例程时遇见fatal error: g2o/core/base_vertex.h: 没有那个文件或目录

由于默认情况下，编译器只会使用/lib和/usr/lib这两个目录下的库文件。程库没有找到库文件。需要在makeg2o之后安装库文件。在makeg2o的文件夹下运行以下命令：sudomakeinstall
简单才最傻·2022-11-21 08:46

SLAM~CH7

本章应掌握知识点：目录特征点法特征点ORB特征的提取FAST关键点BRIEF描述子特征匹配实践部分OpenCV的ORB特征将计算描述子和匹配的过程具象化对极几何：根据2D-2D点估计运动对极约束计算方法1.计算E：八点法2.SVD分解来计算t，R单应矩阵：特征点都落在同一平面2D-2D得到空间点~三角测量理论代码3D-2D的PnP问题线性解法P3P：利用三角关系BA法(最小重影误差)求PnP理论代
闲某欧.·2022-11-21 08:45

slam14 ch7学习

ch7视觉里程计1目标：1、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2、理解PNP问题，利用已知三维结构与图像的对应关系求解摄像机的三维运动3、理解ICP问题，利用点云的匹配关系求解摄像机的三维运动
ZHAGNQ·2022-11-21 08:13

slam十四讲，ch7的一些解答

#记录一下：遇到的问题：编译pose_estimation_2d2d.cpp时，报错：CV_FM_8POINTwasnotdeclaredinthisscope解决方法：将CV_去掉再编译就可以通过。参考博文：https://blog.csdn.net/qq_38629044/article/details/96907844#3_2d2dcpp_CV_FM_8POINT__was_not_decl
wx_polish·2022-11-21 08:12

《视觉SLAM十四讲》ch7视觉里程计1学习笔记（1）—— 视觉里程计1理论部分

以下提供链接：《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的区别在这篇博客中，我就不过多的介绍OR
sticker_阮·2022-11-21 08:11

视觉SLAM十四讲——ch7

视觉SLAM十四讲——ch7ch7视觉里程计本章目标：1.理解图像特征点的意义，并掌握在单副图像中提取出特征点及多副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三维运动4.理解ICP问题，以及利用点云的匹配关系求解摄像机的三维运动5.理解如何通过三角化获得二维图像上对应点的三维
weixin_58021155·2022-11-20 12:13

《slam14讲》ch7最后一段示例程序3d3d中存在的一个小问题

在对高翔的slam14讲第7讲中3d3d估计相机位置中，在使用BA非线性优化中的一个小bug问题描述书中的示例程序报错error:‘constEstimateType{akaconstclassSophus::SE3}’hasnomembernamed‘rotationMatrix’Eigen::Matrix3dR_=pose->estimate().rotationMatrix();解决方案：右
我不要熬夜·2022-11-20 12:04

Ubuntu20/视觉SLAM十四讲踩坑记录

Ubuntu/视觉SLAM十四讲踩坑记录Ubuntu/视觉SLAM十四讲踩坑记录：ch3visualizeGeometry:ch6:g2o使用：ch7:段错误(核心已转储)其他：c++:fatalerror
Dr_Zobot·2022-11-20 12:32

《视觉SLAM十四讲》ch7视觉里程计1学习笔记（3）——实践部分三角测量代码解析

理论方面的知识可以见我另一篇博客：《视觉SLAM十四讲》ch7学习笔记（1）——视觉里程计1_sticker_阮的博客-CSDN博客_视觉slam十四讲ch7关于2D-2D点求解相机位姿可参考我另一篇博客
sticker_阮·2022-11-19 15:50

《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。在使用代码自带的模板图片时，出来的效果很好，特征点匹配成功率很高，一方面原因是两张模板照片拍摄角度相差不大，于是我自己拍摄了两张照片，一张是正面照片，一张是侧面照片，再次使用该代码进行特征点匹配时发现误匹配的概率有点高，效果图如下：1.两种方法的效果图图1基于opencv库
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

理论方面的知识可以见我另一篇博客：《视觉SLAM十四讲》学习笔记——ch7视觉里程计（1）_sticker_阮的博客-CSDN博客1代码解析：程序的架构如下：源代码加注解（真的非常详细！！！）
sticker_阮·2022-11-19 15:50

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

SLAM14讲ch7中一些问题解决

问题描述在运行书上源代码时遇到CV_LOAD_IMAGE_COLOR报错，没有被定义时//--读取图像Matimg_1=imread(argv[1],CV_LOAD_IMAGE_COLOR);Matimg_2=imread(argv[2],CV_LOAD_IMAGE_COLOR);assert(img_1.data&&img_2.data&&"Cannotloadimages!");解决方案：解决
＆2467·2022-11-19 00:43

SLAM14讲 ch7 代码实践部分

一、orb_cv.cpp实现部分orb_cv.cpp文件：#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#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;intmain(intargc,char**argv){if(argc!=3){coutkeyp
＆2467·2022-11-19 00:02

活性边表算法c语言,图形学复习4——光栅化（画线画圆扫描线反走样算法）

图形学复习CH7光栅化前几章介绍了几何处理和裁剪变换，接下来的步骤就是光栅化光栅化是将形式表示的几何图元转换为阵列表示的数据片元的过程，片元中每一个像素对应帧缓冲区中的每一个像素7.1线段生成算法(1)
wo91rmb·2022-11-02 20:25

【unity shader 入门精要】CH7 基础纹理

文章目录纹理单张纹理纹理的属性WrapMode属性FilterMode属性凹凸映射高度纹理法线纹理渐变纹理遮罩纹理其他遮罩纹理纹理纹理就是使用一张图片来控制模型的外观。使用纹理映射（texturemapping）技术，我们可以把一张图“黏”在模型表面，逐纹素（texel）（纹素的名字是为了和像素进行区分）地控制模型的颜色。在美术人员建模的时候，通常会在建模软件中利用纹理展开技术把纹理映射坐标（te
qq_43363200·2022-07-19 20:35

Ubuntu20.04编译编译视觉SLAM十四讲slambook2/ch7

error：Infileincludedfrom/usr/local/include/g2o/core/base_unary_edge.h:30,from/home/liqiang/slambook2/ch7
长沙有肥鱼·2022-04-28 07:42

【R语言实战】Ch7基本统计方法

Ch7基本统计方法7.1描述性统计分析7.1.1方法云集7.1.2分组计算描述性统计量7.2频数表和列联表7.2.1生成频数表7.2.2独立性检验7.2.3相关性的度量7.2.5将表转换为扁平格式7.3
努力学习的小胖七·2022-03-10 07:42

深入理解Java内存模型 ch7 总结

1.处理器内存模型根据对不同类型读/写操作组合的执行顺序的放松，可以把常见处理器的内存模型划分为下面几种类型：1.放松程序中写-读操作的顺序，由此产生了totalstoreordering内存模型内存模型（简称为TSO）。2.在前面1的基础上，继续放松程序中写-写操作的顺序，由此产生了partialstoreorder内存模型（简称为PSO）。3.在前面1和2的基础上，继续放松程序中读-写和读-读
王侦·2021-06-10 22:29

Thinking，fast and slow CH7

CH7Amachineforjumpingtoconclusions跟昨天提到的一样，在快速判断时，我们通常根据熟悉的事物及心中已有的准则用系统1迅速的进行判断。Thehaloeffect就是已有的印象和了解让我们产生偏见，更容易按着之前的想法去做判断。作者自己在给论文打分时就就深深受到影响。同理我们还容易受到他们判断的影响。Whatyouseeisallthereis带来的三个现象：overco
哇620·2021-05-10 07:21

离散时间信号处理/Week0

来源于edX）内容：对书本各章内容总结，MIT课程进度安排Week0离散时间信号处理一、教材内容Ch2离散时间信号与系统Ch3z变换Ch4连续时间信号的采样Ch5LTI系统的变换分析Ch6离散时间系统结构Ch7
weixin_48753696·2021-01-19 21:40

opencv imshow无法显示图片，图片标题全是问号

学习slam十四讲，ch7的示例代码的时候，Imshow失效问题：在使用Imshow的时候，无法显示图片，图片标题全是问号。
xyry·2020-09-14 19:14

《advanced FPGA designed》ch7 example design：I2S versus SPDIF

七章:示例:I2S与SPDIFI2S格式以源同步的方式传输192kHz采样率的音频数据。数据的样本大小可以是16位到24位，并且无论样本大小如何，都将其标准化为满量程幅度。由于信号是与源时钟一起发送的，因此可以使用源时钟轻松重建数据并随后进行重新同步。7.1总述I2S时序。7.1.1代码分析7.1.2代码用了两级流水线。7.1.3分析：1.使用延迟有效位同步输出。2.双向的触发器输入流3.FIFO
dg胡子·2020-08-24 05:26

关于高博士在《视觉SLAM十四讲》中ch7部分ORB检测算法代码的勘误

/*源代码的运行过程发现出不来结果，无独有偶，发现网上也有很多大神出现过这种错误，改了之后是可以运行的，因此修改了一下高博士的部分代码，贴出来分享一下！*/文件名：pose_estimation_3d2d.cpp此处的错误是在ptr指针（线性方程求解器和矩阵块求解器）#include#include#include#include#include#include#include#include#i
陆月二三·2020-08-23 12:59

[读] C和指针 (Ch4 ~ Ch7)

Chapter4当if嵌套出现时，else属于离它最近的不完整的if给switch的最后一个case也加上break是个好习惯，以免在后面追加新的case时忘记添加break使用goto一般不是好事，唯一的例外可能是需要从多重循环中直接退出时比较方便，但是这也可以通过把整个循环包装成一个函数，然后在需要退出的时候直接return来解决C本身不具备任何I/O函数及异常处理能力，这些都要靠调用库函数来
小明的贤鱼·2020-08-21 02:35

《机器学习Python实践》

文章目录前言CH1初识机器学习CH2Python机器学习的生态圈CH3第一个机器学习项目CH4Python和SciPy速成CH5数据导入CH6数据理解CH7数据可视化CH8数据预处理CH9数据特征选定CH10
我的猪仔队友·2020-08-17 01:55

游戏程序设计 # ch7 实时图形渲染管道 # 2 应用阶段

第七章实时图形渲染管道1实时图形渲染管道宏观渲染系统2实时图形渲染管道应用阶段3实时图形渲染管道几何阶段4实时图形渲染管道光栅阶段5实时图形渲染管道总结参考第二节实时图形渲染管道应用阶段工具名：RenderDoc看应用程序渲染顺序的工具Q:一般情况下,渲染管线会按顺序经历如下哪些阶段,并且这些阶段在哪里完成计算?(A)应用阶段(CPU)几何阶段(CPU)光栅化阶段(GPU)(B)几何阶段(CPU)
真·skysys·2020-08-16 22:35

游戏程序设计 # ch7 实时图形渲染管道 # 3 几何阶段

第七章实时图形渲染管道1实时图形渲染管道宏观渲染系统2实时图形渲染管道应用阶段3实时图形渲染管道几何阶段4实时图形渲染管道光栅阶段5实时图形渲染管道总结参考第三节实时图形渲染管道几何阶段（抱歉，尽力了…这个真的看不清楚文字描述：我们在进行完世界矩阵的变化之后，世界空间中的顶点位置再去乘从世界空间到视空间的矩阵，这个时候能够把模型空间的顶点变到视空间下面（就是view矩阵）。（详见ch3三位几何学里
真·skysys·2020-08-16 22:35

视觉slam 14讲 第7讲 代码运行问题 fatal error: g2o/solvers/eigen/linear_solver_eigen.h

测试高博的视觉slam第7讲的实验时到对应的目录下ch7里，创建build文件夹，进入，cmake..make这个时候出了个问题。
Waekessi·2020-08-16 02:29

图形学复习4——光栅化（画线画圆扫描线反走样算法）

图形学复习CH7光栅化前几章介绍了几何处理和裁剪变换，接下来的步骤就是光栅化光栅化是将形式表示的几何图元转换为阵列表示的数据片元的过程，片元中每一个像素对应帧缓冲区中的每一个像素7.1线段生成算法（1）
我是郭俊辰·2020-08-15 00:41

解决视觉SLAM十四讲ch7中 g2o库编译错误以及opencv报错问题

一、问题最近在看高翔博士的视觉Slam十四讲，其中在跑书中第七节的例子的时候出现如下问题：1.编译的时候pose_estimation_3d2d.cpp以及pose_estimation_3d3d.cpp文件编译不通过，如下图2.opencvimshow函数显示不出来图片内容，且窗口标题乱码，如下图二、解决方法第一个问题是由于g2o库的版本不同导致的问题，如果你使用的版本和高博士的版本不一样就可能
ChungChikeung·2020-08-09 01:59

Ch7读后-首先送出正面温暖的感受

图片发自App《P.E.T.父母效能训练》的第七章《让我-信息发挥作用》主要讨论了刚开始使用我-信息时的一些误用、感受的准确表达方式、对婴幼儿的使用方式、遭遇孩子抗拒时的处理方式以及肯定性我信息和预防性我信息的作用。今天我想分享第114页的一段话（老版126页）：随后全班进行了一场令人兴奋的讨论，讨论父母们失去了多少机会，去坦诚的向孩子表达他们的积极情绪、表达自己的关爱。为人父母总是急于“给孩子一
水晶Audrey·2020-08-01 13:36

视觉里程计1（slam十四讲ch7）——特征点，特征匹配

Brook_icv转载于https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/8076061.htmlslamcn.org：高翔和他的朋友们做的一个系统介绍slam的网站大牛讲堂｜SLAM最终话：视觉里程计1.概念：什么是里程计？在里程计问题中，我们希望测量一个运动物体的轨迹。这可以通过许多不同的手段来实现。例如，我们在汽车轮胎上安装计数码盘，就可以得到轮胎转动的距离
赤豆几维·2020-07-28 19:18

高翔博士SLAM十四讲（第二篇）

ch7视觉里程计1库的基本使用见上一篇，本篇侧重于：1.利用库实现算法；2.或库自带的算法的使用高博写的简介明了（建议读），这里仅做一下总结。
changshen_xu·2020-07-27 15:50

《SQL基础教程》学习笔记Ch7

7集合运算7-1表的加减法表的加法--UNION首先我们新建一个表Product2:7-1.png使用UNION函数进行“product表+product2表”的运算：7-2.png商品编号为“0001”~“0003”的3条记录在两个表中都存在，因此大家可能会认为结果中会出现重复的记录，但是UNION等集合运算符通常都会除去重复的记录。集合运算的注意事项注意事项1——作为运算对象的记录的列数必须相
los_pollos·2020-07-16 02:40

《视觉SLAM十四讲》slambook/ch7/gpose_estimation_3d3d更改成只用Eigen不用非线性优化

例子运行方法：siat@hzt:~/Documents/slambook/ch7$.
侯增涛·2020-07-12 14:32

关于高翔博士视觉SLAM14讲第七讲中程序编译中的几点小修改

问题2.编译出现报错信息/home/vacation/slambook/slambook/ch7/pose_estim
weixin_43988000·2020-07-12 13:29

《视觉SLAM十四讲》slambook/ch7/gpose_estimation_2d2d/详细版注释

#include#include#include#include#include//#include"extra.h"//usethisifinOpenCV2usingnamespacestd;usingnamespacecv;/*****************************************************本程序演示了如何使用2D-2D的特征匹配估计相机运动******
fenneishi·2020-07-12 10:06

视觉里程计4（SLAM十四讲ch7）-ICP

ICP3D3DSVD方法非线性方法实践使用两幅图的RGB-D图像，通过特征匹配获取两组3D点，最后利用ICP计算他们的位姿变换。pose_estimation_3d3d#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#include#inc
赤豆几维·2020-07-12 10:27
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