视觉SLAM十四讲ch7-1视觉里程计笔记
视觉SLAM十四讲ch7-1 视觉里程计笔记
- 本讲目标
- 从本讲开始,开始介绍SLAM系统的重要算法
- 特征点法
- ORB特征
- BRIEF
- 实践特征提取与匹配
- 2D-2D:对极几何
- 八点法求E
- 八点法的讨论
- 从单应矩阵恢复R,t
- 小结
- 三角化
- 实践:对极约束求解相机运动
本讲目标
- 理解图像特征点的意义,并掌握在单幅图像中提取出特征点,及多幅图像中匹配特征点的方法。
- 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。
- 理解PNP问题,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。
- 理解ICP问题,及利用点云的匹配关系,求解摄像机的三维运动。
- 理解如何通过三角化,获得二维图像上对应点的三维结构。
从本讲开始,开始介绍SLAM系统的重要算法
- 视觉里程计:特征点法和直接法
- 后端优化
- 回环检测
- 地图构建
特征点法


ORB特征

BRIEF


实践特征提取与匹配

2D-2D:对极几何


P是1坐标系下的坐标,变成2摄像头的坐标需要进行旋转和平移。
归一化:把K换到左边变为逆,x1=P

E:本质矩阵,F:基本矩阵
t平移项三自由度,R旋转矩阵也是三自由度,t^R就是六自由度,但是由于乘任意非零常数依然满足,需要去掉一个自由度,E就是五自由度。意思:最少用五对点把E算出来,五点法。但是有点麻烦,因为有乘法,需要用到非线性的性质,于是就把E当成3×3普通矩阵,有9个自由度,减去一个非零常数自由度,就变成八个自由度。最少用八个点把E求出来。
八点法求E



八点法的讨论
- 用于单目SLAM的初始化
- 尺度不确定性:归一化t或特征点的平均深度
- 纯旋转问题:t=0时无法求解
- 多于八对点时:最小二乘或RANSAC
从单应矩阵恢复R,t

退化:意味着求解不对,求出来的e=[e1,e2,e3,e4,e5,e6,e7.e8.e9]是高维空间,不是一 维空间
于是就规定单应矩阵,特征点都在一个平面上,法线是n,截距为d。
先通过p1和p2把H算出来,再把R和t算出来。

小结
- 2D-2D情况下,只知道图像坐标之间的对应关系
- 当特征点在平面上时(例如俯视或仰视),使用H恢复R,t
- 否则,使用E或F恢复R,t
- 求得R,t后:
- 利用三角法计算特征点的3D位置(即深度)(三角法在7.5)
三角化


实践:对极约束求解相机运动
相关文章:
视觉SLAM十四讲ch7-1视觉里程计笔记
视觉SLAM十四讲ch7-1 视觉里程计笔记本讲目标从本讲开始,开始介绍SLAM系统的重要算法特征点法ORB特征BRIEF实践特征提取与匹配2D-2D:对极几何八点法求E八点法的讨论从单应矩阵恢复R,t小结三角化。 符号读作*指向AA的指针(总在左侧)[]容纳AA的数组(总在左侧)()返…...
bash编程(马哥)
bash基础特性: 命令行展开:~,{} 命令别名:alias,unalias 命令历史:history 命令和路径补全:$PATH glob通配符:*,?,[],[^], 快捷键&am…...
搭建Gerrit环境Ubuntu
搭建Gerrit环境 1.安装apache sudo apt-get install apache2 注意:To run Gerrit behind an Apache server using mod_proxy, enable the necessary Apache2 modules: 执行:sudo a2enmod proxy_http 执行:sudo a2enmod ssl 使新的配置生效,需要执行如下命令:serv…...
朋友去华为面试,轻松拿到26K的Offer,羡慕了......
最近有朋友去华为面试,面试前后进行了20天左右,包含4轮电话面试、1轮笔试、1轮主管视频面试、1轮hr视频面试。 据他所说,80%的人都会栽在第一轮面试,要不是他面试前做足准备,估计都坚持不完后面几轮面试。 其实&…...
springboot项目如何配置启动端口
文章目录0 写在前面1 配置文件(.yaml)--推荐2 配置文件(.properties)3 IDEA配置--不推荐4 写在最后0 写在前面 项目启动需要一个独立的端口,所以在此记录一下。 根据配置文件的后缀书写格式略有不同。 1 配置文件(.yaml)–推荐 若是.yaml后缀的配置文件࿰…...
IOS - 抓包通杀篇
IOS中大多数情况,开发者都会使用OC提供的api函数,CFNetworkCopySystemProxySettings来进行代理检测; CFNetworkCopySystemProxySettings 检测函数直接会检测这些ip和端口等: 采用直接附加页面进程: frida -UF -l 通…...
盒子模型的简介
盒子的组成 一个盒子由外到内可以分成四个部分:margin(外边距)、border(边框)、padding(内边距)、content(内容)。会发现margin、border、padding是css属性,因…...
Kubernetes 101,第二部分,pod
在上一篇文章中,我们了解了Kubernetes 的基础知识以及对其主要架构的介绍。 介绍完毕后,就该探索如何在 Kubernetes 中运行应用程序了。 容器包装器 在 Kubernetes 中,我们无法直接创建单个容器。相反,为了更好,我们可以将容器包装成一个单元,其中包括: 规范:多个容器可…...
protobuf序列化解码原理
Protobuf的编码方式 Varints是一种紧凑表示数字的办法。他用一个或者多个字节表示一个数字,值越小的数字节节数越少。相对与传统的用4字节表示int32类型的数字,Varints对于小于128的数值都可以用一个字节表示,大于128的数值会用更多的字节来表…...
OpenCV——line、circle、rectangle、ellipse、polylines函数的使用和绘制文本putText函数以及绘制中文的方法。
学习OpenCV的过程中,画图是不可避免的,本篇文章旨在介绍OpenCV中与画图相关的基础函数。 1、画线条——line()函数 介绍: cv2.line(image, start_point, end_point, color, thickness)参数: image: 图像start_point:…...
性能平台数据提速之路
作者 | 性能中台团队 导读 性能平台负责MEG所有研发数据的管理、接入、传输、应用等各个环节。数据的提速对于公司报表建设、决策分析、转化策略效果都有至关重要的影响。重点介绍数据生产端与消费端提速落地实践,如何高性价比满足大数据生产端提速?如何…...
Dns域名解析服务器
前言 域名解析服务器的介绍 域名服务器的类型划分 DNS域名解析的过程 为什么需要DNS解析域名为IP地址? 通俗理解Dns DNS劫持 DNS污染 Dns面试经验 前言 DNS是一个应用层协议,用来获取域名对应的IP地址 域名解析服务器的介绍 DNS(Dom…...
关于 JavaScript 中的 Promises
在 JavaScript 中,Promise 是一个对象,它表示一个可能还不可用,但会在未来解决的值。Promises 用于处理异步操作,例如发出网络请求或访问数据库,其中结果不是立即可用的。如果你准备好了,我想开始我们的冒险…...
PMP考前冲刺题——错题集
3、 [多选] 采购部门需要向全球不同的供应商采购项目所需的各种商品,所有采购订单均己发送给供应商并已按要求处理。项目经理后来收到客户提出的变更请求。由于项目经理未及时通知采购部门,运抵的所有物品都是按原来的需求所提供。 项目经理本应做什么来…...
【C++】30h速成C++从入门到精通(多态)
多态的概念多态:通俗来说就是多种心态,具体点就是去完成某个行为,当不同的对象去完成时会产生出不同的状态。多态的定义及实现多态的构成条件多态是在不同继承关系的类对象,去调用同意函数,产生了不同的行为࿰…...
从proc文件系统中获取gateway的IP地址
在linux的命令行下获取当前网络环境的gateway的IP并不是一件难事,常用的命令有ip route或者route -n,其实route -n也是通过读取proc文件系统下的文件来从内核获取路由表的,但ip route是通过netlink来获取的路由表;本文将讨论如何编写程序从proc文件系统中获取路由表,并从路…...
【LeetCode】剑指 Offer(17)
目录 题目:剑指 Offer 34. 二叉树中和为某一值的路径 - 力扣(Leetcode) 题目的接口: 解题思路: 代码: 过啦!!! 写在最后: 题目:剑指 Offer …...
ES6从入门到精通:前言
ES6简介 ES6(ECMAScript 2015)是JavaScript语言的重大更新,引入了许多新特性,包括语法糖、新数据类型、模块化支持等,显著提升了开发效率和代码可维护性。 核心知识点概览 变量声明 let 和 const 取代 var…...
LeetCode - 394. 字符串解码
题目 394. 字符串解码 - 力扣(LeetCode) 思路 使用两个栈:一个存储重复次数,一个存储字符串 遍历输入字符串: 数字处理:遇到数字时,累积计算重复次数左括号处理:保存当前状态&a…...
系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略
系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log,共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题,不能使用ELK只能使用…...
MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...
Qt Http Server模块功能及架构
Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块,它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现,主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍: 主要功能 HTTP服务器功能: 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...
Python爬虫(二):爬虫完整流程
爬虫完整流程详解(7大核心步骤实战技巧) 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程,我将结合具体技术点和实战经验展开说明: 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析: 使用浏览器开发者工具(F12&…...
sqlserver 根据指定字符 解析拼接字符串
DECLARE LotNo NVARCHAR(50)A,B,C DECLARE xml XML ( SELECT <x> REPLACE(LotNo, ,, </x><x>) </x> ) DECLARE ErrorCode NVARCHAR(50) -- 提取 XML 中的值 SELECT value x.value(., VARCHAR(MAX))…...
三体问题详解
从物理学角度,三体问题之所以不稳定,是因为三个天体在万有引力作用下相互作用,形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发,列出具体的运动方程,并说明为何这个系统本质上是混沌的,无法得到一般解…...
Caliper 配置文件解析:config.yaml
Caliper 是一个区块链性能基准测试工具,用于评估不同区块链平台的性能。下面我将详细解释你提供的 fisco-bcos.json 文件结构,并说明它与 config.yaml 文件的关系。 fisco-bcos.json 文件解析 这个文件是针对 FISCO-BCOS 区块链网络的 Caliper 配置文件,主要包含以下几个部…...
如何在网页里填写 PDF 表格?
有时候,你可能希望用户能在你的网站上填写 PDF 表单。然而,这件事并不简单,因为 PDF 并不是一种原生的网页格式。虽然浏览器可以显示 PDF 文件,但原生并不支持编辑或填写它们。更糟的是,如果你想收集表单数据ÿ…...
