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slam系列之openvslam解读1-4

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https://blog.csdn.net/xiechaoyi123/article/details/104639462

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python实现SLAM的程序

为了方便SLAM跟深度学习的结合，别人用python实现了Stereo-PTAM和RGBD-PTAM，基本是很完整的系统了，包含了多线程跟踪和建图、covisibility graph、local bundle adjustment、位姿图优化、回环检测、点云可视化等模块。在KITTI, EuRoC MAV, TUM RGB-D, ICL-NUIM RGBD这些数据集上跑过，效果和速度都不错，希望能对大家有所帮助。github地址:
https://github.com/uoip/stereo_ptam 和 https://github.com/uoip/rgbd_ptam

https://github.com/uoip/stereo_ptam

如S-PTAM 论文（第 39 页）所述，S-PTAM 在 KITTI 数据集上的结果可与ORB-SLAM2 的立体版本相媲美，并且优于立体 LSD-SLAM。这非常鼓舞人心，我正在尝试重现结果。

另外 Youtube上看到的视频，代码开源，兴许有人需要。

Py-MVO: Monocular Visual Odometry using Python

github: https://github.com/Transportation-Inspection/visual_odometry

Python 单目视觉里程计 (py-MVO) 项目使用monoVO-python存储库作为其主干，该存储库是mono-vo存储库的 Python 实现。可以在Avi Sinhg 的报告中找到对该算法基本工作原理的深入解释。对 monoVO-python 代码进行了优化以使其更加健壮，使用高级方法以获得更高水平的准确性。本报告提供有关对 monoVO-python 代码所做的优化的信息。图像 EXIF 文件中的 GPS 数据也可用于制定 GPS 轨迹，以便与视觉里程计 (VO) 轨迹的结果进行比较。GPS 和 VO 轨迹之间的合并也是可能的，以获得更可靠的运动估计。该KITTI数据集用于测试我们的方法和新的实现，因为它们提供精确的相机的投影矩阵，图像不变形，可靠的地面实况数据。

* GPS 轨迹只能使用带有 GPS 标记的图像（图像 EXIF 文件中的 GPS 数据）来完成。

以上作者：Linhuican
链接：https://www.zhihu.com/question/265234059/answer/292066746
来源：知乎

“为了方便SLAM跟深度学习的结合，用python实现了Stereo-PTAM和RGBD-PTAM，基本是很完整的系统了，包含了多线程跟踪和建图、covisibility graph、local bundle adjustment、位姿图优化、回环检测、点云可视化等模块。在KITTI, EuRoC MAV, TUM RGB-D, ICL-NUIM RGBD这些数据集上跑过，效果和速度都不错，希望能对大家有所帮助。github地址:  https://github.com/uoip/stereo_ptam”“另外因为python里没有太好的点云可视化库和也没有图优化库，我给Pangolin和g2o两个库写了python接口，也把部分示例C++代码python化了。https://github.com/uoip/pangolin 和 https://github.com/uoip/g2opy”
 
作者：Linhuican
链接：https://www.zhihu.com/question/265234059/answer/292066746
来源：知乎
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slam12讲解

样例代码

https://github.com/gaoxiang12/slambook2