摘要： 上一节主要是介绍LSD算法理论，这节主要是介绍LBD算法。 参考文章：An efficient and robust line segment matching approach based on LBD descriptor and pairwise geometric consistency L 阅读全文

摘要： 上一节介绍了一些资源和实验结果，这节主要是介绍LSD算法理论。 直线段检测算法 LSD：a Line Segment Detector LSD的核心是像素合并于误差控制。利用合并像素来检测直线段并不是什么新鲜的方法，但是合并像素的方法通常运算量较大。LSD号称是能在线性时间（linear-time） 阅读全文

摘要： 最近在看有关特征提取的线特征，暑期就看了相关的论文：《基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法_谢晓佳》，最近呢，把里面有关线特征提取LSD和描述子LBD的代码跑了一遍，记录如下： [1]LSD: a Line Segment Detector线段检测器 LSD是一种局部提取直线的算法，速度比Houg 阅读全文

摘要： 阅读错误之后，感觉是没有找到opencv,搜了相关问题，然后修改了CMakeList.txt，解决了此问题。 阅读全文

摘要： https://mp.weixin.qq.com/s/zpZERtWPKljWNAiASBLJxA 根据以上网页自己做的总结： 在机器人社区中，定位与构图问题属于状态估计问题。主流使用的工具可以对给定噪声测量的动态系统进行随机估计，例如扩展卡尔曼滤波器（EKF）或粒子滤波器（PF）。 一些内部传感器 阅读全文

摘要： 如果看论文的话，好多文献都是国外的，例如IEEE文章 通过这个网址——【论文全文下载——学术界的"海盗湾"Sci-Hub】"the first website in the world to provide mass & public access to research papers" OSci- 阅读全文

摘要： 1.由于以后可能研究有关基于特征方面的SLAM研究，所以近期看了一篇文章【基于点线综合特征的双目视觉SLAM方法--谢晓佳】，由于之前对SLAM的模块比较模糊，所以认真阅读了此论文，并对主要的3个线程做了笔记，放到百度云盘了http://pan.baidu.com/s/1miA6A4g 2.并且还参 阅读全文

摘要： 在计算机视觉中，经常会用到重投影误差（Reprojection error）。比如在计算平面单应矩阵和投影矩阵的时候，往往会使用重投影误差来构造代价函数，然后最小化这个代价函数，以优化单应矩阵或者投影矩阵。之所以使用重投影误差，是因为它不光考虑了单应矩阵的计算误差，也考虑了图像点的测量误差，所以其精 阅读全文

摘要： 我用的是matlab R2012b 1.先设置断点：点击菜单栏中"EDITOR"--"Breakpoints"--"set",出现以下对话框： 点击圈住的选项，设置断点完成。 2.点击"Run",你会发现菜单栏"Run"变成了"Continue"， 按旁边的，单步运行F10； ：step in（F1 阅读全文

摘要： 1.线性最小二乘问题 2.非线性最小二乘问题 因为它非线性，所以df/dx有时候不好求，那么可以采用迭代法（有极值的话，那么它收敛，一步步逼近）： 这样求导问题就变成了递归逼近问题，那么增量△xk如何确定？ 这里介绍三种方法： （1）一阶和二阶梯度法 将目标函数在x附近进行泰勒展开： （2）高斯牛顿 阅读全文