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摘要： cartographer 3D scan matching没有论文和其它资料，因此尝试通过源码理解其处理方法，理解不当之处还请指正。 目录： 0、2D 匹配方法简介 1、real time correlative scan matcher; 2、fast correlative scan match 阅读全文

摘要： 目录： 1、运行多线激光雷达； 2、运行IMU； 3、录制rosbag包； 4、配置cartographer； 5、查看地图； 1、运行多线激光雷达： 主要是测试雷达是否正在运行，确认雷达点云topic类型是否一致，确认雷达frame id（可统一修改为laser_link）。 2、运行IMU： 主 阅读全文

摘要： SVO稀疏图像对齐之后使用特征对齐，即通过地图向当前帧投影，并使用逆向组合光流以稀疏图像对齐的结果为初始值，得到更精确的特征位置。 主要涉及文件： reprojector.cpp matcher.cpp feature_alignment.cpp point.cpp map.cpp 1.入口函数： 阅读全文

摘要： SVO使用稀疏直接法计算两帧之间的初始相机位姿，即使用两帧之间稀疏的4*4 patch的光度误差为损失函数，使用G-N优化算法获得两帧之间的位姿变换，由于没有特征匹配过程效率较高。相比自己实现的稀疏直接法的代码，总是难以达到理想的效率，因此分析SVO代码如下： 首先是入口函数： 迭代优化函数： 残差 阅读全文

摘要： 1、位姿求解是计算机视觉中经常遇到的，Perspective-n-Points, PnP(P3P)提供了一种解决方案，它是一种由3D-2D的位姿求解方式，即需要已知匹配的3D点和图像2D点。目前遇到的场景主要有两个，其一是求解相机相对于某2维图像/3维物体的位姿，具体的如AR应用，人脸跟踪等；其二就 阅读全文

摘要： 双目相机标定在OpenCV中提供了示例程序，本来是非常简单的事情，但是当标定自己的双目相机的时候却发现同样的程序最后标出的结果却很差劲，直接表现就是最后进行行对齐的时候获得图像根本不能看，所以从新梳理了双目标定的过程，并给出了对双目标定结果的应用，比如在ORB-SLAM中，双目模式是需要进行双目图像 阅读全文

摘要： 相机标定问题已经是比较成熟的问题，OpenCV中提供了比较全面的标定、矫正等函数接口。但是如果我想通过一张矫正好的图像，想获得原始的畸变图，却没有比较好的方法，这里讨论了点的畸变和反畸变问题。 1.问题提出：给定一些已经经过矫正的二维点集，如何获得矫正前带畸变的二维点集？ 2.理论基础：理论基础无它 阅读全文

摘要： 乘积量化 1。简介 乘积量化（PQ）算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的，为的是加快图像的检索速度，所以它是一种检索算法，在矢量量化（Vector Quantization，VQ）的基础上发展而来，虽然PQ不算是新算法，但是这种思想还是挺有用处的，本文没有添加公式。 它原文中是接 阅读全文

摘要： 基于ORB-SLAM2的图片识别，其功能是首先运行ORB-SLAM2，在运行过程中调起另一个线程进行图像识别，识别成功后在图片上渲染AR中的立方体模型。 识别过程主要基于ORB-SLAM2中的BoW算法，同样使用DBoW2库和ORB特征以及词汇树视觉词典。其主要流程可以概括为：运行ORB-SLAM2 阅读全文

摘要： 一、BoW算法 用OpenCV实现了最简单的BoW算法进行了一次小规模的图像检索任务，使用UKbench数据库，算法原理和网上的描述差不多，使用K-means算法进行聚类，这里使用KDTree算法进行特征量化，按照自己的理解计算了TF-IDF权重，使用余弦距离计算图像之间的相似性。下面给出关键函数依 阅读全文