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1.简介 把三维空间建模为许多小方块，如果把每一个小方块的每一个面平均切为两片，那么这个小方块就会变为同样大小的八个小方块，这个步骤不断重复，直到最后的方块大小达到建模的最高精度，这个过程，就是一颗八叉树。 上图显示了大立方体不断均分为八块，知道变成最小的方块为止，整个大方块可以看作根节点，最小的方 阅读全文
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参考 : https://www.pyimagesearch.com/2018/09/26/install-opencv-4-on-your-raspberry-pi/ Step #1: Expand filesystem on your Raspberry Pi sudo raspi-config 阅读全文
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~/opencv_contrib/modules/xfeatures2d/src/boostdesc.cpp:673:20: fatal error: boostdesc_bgm.i: No such file or directory 解决方式： 采用的是源码编译的方式，所以可以查看 build 阅读全文
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1.点云地图 所谓点云,就是由一组离散的点表示的地图,最基本的点包含x,y,z三维坐标,也可以带有r,g,b的彩色信息. #include <iostream> #include <fstream> using namespace std; #include <opencv2/core/core.h 阅读全文
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1.简介 在进行建图的时候,由于多个视角内存在视野重叠,即多个摄像头看到同样的像素点,这样在重叠区域内会存在大量的位置十分相近的点,这会占用很多内存空间.体素网络滤波保证了在某个一定大小的立方体内只有一个点,这相当于对三维空间进行了降采样,从而节省了很多的存储空间. 2.核心代码 pcl::Voxe 阅读全文
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1.简介 StatisticalOutlierRemoval滤波器主要用于剔除离群点,或则测量误差导致的粗差点. 滤波思想为:对每一个点的邻域进行一个统计分析，计算它到所有临*点的*均距离。假设得到的结果是一个高斯分布，其形状是由均值和标准差决定，那么*均距离在标准范围(由全局距离*均值和方差定义) 阅读全文
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1.简介 step的几个类别区分: step:矩阵第一行元素的字节数 step[0]:矩阵第一行元素的字节数 step[1]:矩阵中一个元素的字节数 step1(0):矩阵中一行有几个通道数 step1(1):一个元素有几个通道数(channel()) 2.实践 Mat img(3, 4, CV_1 阅读全文
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1.简介 带有相机位姿和空间点的图优化称为BA，能够有效的求解大范围的定位与建图问题，但是随着时间，规模越来越大，计算效率会大幅下降。我们发现，特征点在优化问题中占了很大部分，经过若干次迭代之后，特征点就会收敛，此时再进行优化的意义并不大，因此，在优化几次后，可以把特征点固定住，把他们看做位姿估计的 阅读全文
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1.投影模型和BA代价函数 这个流程就是观测方程 之前抽象的记为： \(z = h（x, y）\) 现在给出具体的参数话过程，x指此时相机的位姿R,t，它对应的李代数为$\xi$。路标y即为这里的三维点p，而观测数据则是像素坐标(u,v)。 此次观测的误差为： \(e = z - h(\xi, p) 阅读全文