orb专题

SLAM ORB-SLAM2（29）PnP估计姿态

SLAM ORB-SLAM2（29）PnP估计姿态 1. PnP问题2. EPnP算法2.1. 计算4对控制点的世界坐标2.2. 计算齐次质心坐标2.3. 计算4对控制点的相机坐标2.3.1. 构造M矩阵2.3.2. 计算 M T M M^TM MTM的0特征值对应的特征向量2.3.3. 计算零空间的秩2.3.4. 计算线性组合的系数 2.4. 选择最小重投影误差 3. 标题

Fast ORB-SLAM

点云PCL免费知识星球，点云论文速读。文章：FastORB-SLAM: Fast ORB-SLAM method with Coarse-to-Fine Descriptor Independent Keypoint Matching 作者：Qiang Fu12, Hongshan Yu1 , Xiaolong Wang 翻译：particle 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。欢迎各位

orb_slam2 install遇到问题

3.1../build.sh出错 error: make[2]: * No rule to make target /home/szm/Pangolin/build/src/libpangolin.so', needed by../lib/libORB_SLAM2.so’. Stop. 解决： git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pan

A tutorial on binary descriptors – part 3 – The ORB descriptor

转载地址：https://gilscvblog.com/2013/10/04/a-tutorial-on-binary-descriptors-part-3-the-orb-descriptor/ Gil's CV blog A tutorial on binary descriptors – part 3 – The ORB descriptor This third pos

ORB_SLAM2安装以及使用说明

首先要安装ORB_SLAM2 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2 一开始在服务器上装没有sudo权限各种装不好。。。很烦比如eigen glew各种装不好 find_package找不到折腾了很久于是选择在本地跑。。。之前遇到一些坑在本地跑的时候遇到需要装的依赖装起来就比较快了然后就运行起来了运行的时候数据的路径也要准确比

ORB算法特征提取

声明：学习过程中的知识总结，欢迎批评指正。 ORB算法提取两路输入图像（图像A，图像B）的特征点，根据提取的特征点进行特征匹配得到特征对。图像金字塔因为在现实世界中，同一个物体可能会以不同的尺度出现在图像中。例如，当你走近一个物体时，它在图像中的尺度就会变大；当你远离一个物体时，它在图像中的尺度就会变小。而且在双目视角中同一物体的尺度也是不一样的，为了让特征点检测算法能够在不同尺度

【ORB_SLAM系列4】—— 一文搞定如何在Ubuntu20.04中安装运行ORB_SLAM3（包含ROS版本和非ROS版本）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、ORB_SLAM源码下载1.源码下载二、安装支持C++特性依赖三、安装Pangolin1. 安装Pangolin的依赖2. 下载编译四、安装Opencv五、安装Eigen3六、DBoW2 and g2o七、安装boost库八、非ROS部分的源码编译和安装1. 编译之前先修改代码2. 编译源码九、

动态SLAM：ORB-SLAM2+YOLOv8

动态SLAM:基于ORB-SLAM2与YOLOv8剔除动态特征点(三种方法)_orbslam+yolo-CSDN博客动态SLAM：ORB-SLAM2+YOLOv8-seg

翻译 | ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF（ORB：对SIFT或SURF的一种有效选择）

博主github：https://github.com/MichaelBeechan 博主CSDN：https://blog.csdn.net/u011344545 ORB：对SIFT或SURF的一种有效选择 ORB: an efficient alternative to SIFT or SURF 译者：Michael Beechan(陈兵) 重庆理工大学 Ethan Rublee Vi

VMware虚拟机中ubuntu使用记录（10）—— 如何在Ubuntu18.04中使用自己的单目摄像头运行ORB_SLAM3（亲测有效，踩坑记录）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、ORB_SLAM3源码编译二、ORB_SLAM3实时单目相机测试1. 查看摄像头的话题2. 运行测试三. 运行测试可能的报错1. 报错一(1) 问题描述(2) 原因分析(3) 解决 2. 报错二(1) 问题描述(2) 解决前言本次教程运行ORB_SLAM3，所需的环境如下：

ORB_SLAM软件包的安装及简单测试

写在前面本博客是根据参考网站翻译而来的，但原网站有些地方似乎存在少量瑕疵，本人针对具体的实施环境对于某些步骤略有修改。此外，鉴于个人英语水平有限，翻译有不足的地方望各位指正。安装环境操作系统：Ubuntu 14.04 LTS ROS版本：ROS Indigo Igloo(the full Desktop version) 先决条件 Boost 需要使用 Boost 库启动

Windows下搭建ORB_SLAM2

（一）Orbslam2的安装：大佬已经改好的windows版，方便实用，安装步骤非常清晰，按着一步步来就可以啦 https://github.com/phdsky/ORBSLAM24Windows 但是！唯一需要注意的一点就是在安装Pangolin时，CMakeList里人家写了自动从github上下载并安装glew，libpng，libjpg三个库。所以我们需要自己在win

ORB-SLAM2运行自己的数据集

ORB-SLAM2运行自己的数据集本人邮箱：sylvester0510@163.com，欢迎交流讨论，欢迎转载，转载请注明网址http://blog.csdn.net/u010128736/ 一、生成数据集 1.生成图片搭建好ORB-SLAM后，可以跑自己的数据进行实验了。首先进行数据准备。我这里是通过摄像头采集到的视频。先要将视频处理成一帧一帧的图片，如果采集来的

ORB-SLAM2搭建详细过程

ORB-SLAM2搭建详细过程本人邮箱：sylvester0510@163.com，欢迎交流讨论，欢迎转载，转载请注明网址http://blog.csdn.net/u010128736/ ORB-SLAM是15年一个西班牙博士做的[1]，工程效果来看，是目前最好的了。ORB-SLAM是针对单目做的slam，最新的是ORB-SLAM2，支持单目、双目和RGB-D接口。这里对

ORB-SLAM2详解（六）闭环检测

ORB-SLAM2详解（六）闭环检测本人邮箱：sylvester0510@163.com，欢迎交流讨论，欢迎转载，转载请注明网址http://blog.csdn.net/u010128736/ 毋庸置疑的是，随着相机的运动，我们计算的相机位姿，三角化得到的点云位置，都是有误差的，即使我们使用局部的或全局的BA去优化，仍然会存在累积误差。而消除误差最有效的办法是发现闭环，并根

ORB-SLAM2详解（五）局部建图

ORB-SLAM2详解（五）局部建图本人邮箱：sylvester0510@163.com，欢迎交流讨论，欢迎转载，转载请注明网址http://blog.csdn.net/u010128736/ 在之前的Tracking中，我们得到了新的关键帧Ki。如下图所示，Local Mapping这部分包括插入关键帧，剔除冗余的地图点和关键帧，还有进行局部集束调整。接下来按照顺序介绍

ORB-SLAM2详解（四）跟踪

ORB-SLAM2详解（四）跟踪本人邮箱：sylvester0510@163.com，欢迎交流讨论，欢迎转载，转载请注明网址http://blog.csdn.net/u010128736/ 这一部分是ORB_SLAM系统中最基本的一步，会对每一帧图像进行跟踪计算。Tracking线程运行在主线程中，主要思路是在当前帧和（局部）地图之间寻找尽可能多的对应关系，来优化当前帧的位

ORB-SLAM3如何加入GPS和Wheel轮速约束

0. 简介对于ORB-SLAM3而言。如何将代码融入Wheel和GPS是一个挺有意思的事情。通过GPS和Wheel可以非常有效的约束视觉里程计结果。Wheel这块主要就是将速度等信息融合到前端中，类似IMU和视觉帧间的关系。而GPS由于频率不是很高，所以基本是用于全局修正的作用。这部分我们经常使用松耦合的形式，当然也有工作去做了紧耦合相关的工作。 1. Wheel特征添加这一部分主要的其

ROS下运行ORB-SLAM实例教程

实验环境ubuntu 14.04+ros indigo Step1：配置环境变量 $ mkdir -p ~/catkin_ws/src $ cd ~/catkin_ws/src 在’src’目录中可能没有任何软件包，只有一个CMakeLists.txt，返回到catkin_ws中依然可以编译它： $ cd ~/catkin_ws/ $ catkin_make gedit ~/.bashr

[总结] orb(Oriented Fast and rotated Brief) 1.详解

[总结] orb(Oriented FAST and Rotated BRIEF) 2.代码

参考： ORB 特征提取算法（实践篇一） - Alex777 - 博客园参考：【OpenCV学习笔记】之图像金字塔（Image Pyramid）_zhu_hongji的博客-CSDN博客_图像金字塔 1. 引言 1.1 图像金字塔（Image Pyramid）尺度调整，可以用 resize

ORB特征

什么是ORB 七 4 Year 2011 passionke 未分类 ORB是是ORiented Brief的简称。ORB的描述在下面文章中： Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, I

计算机视觉 | 基于 ORB 特征检测器和描述符的全景图像拼接算法

Hi，大家好，我是半亩花海。本项目实现了基于 ORB 特征检测器和描述符的全景图像拼接算法，能够将两张部分重叠的图像拼接成一张无缝连接的全景图像。文章目录一、随机抽样一致算法二、功能实现三、代码解析四、效果展示五、完整代码一、随机抽样一致算法我们可以通过求取上一张中的特征点匹配的方法，将多个图片拼接在一起。简单来说就是将这张图片做一个变换到另外一个图片上面去，中间

【CV】ORB算法

1. ORB算法：特点：实现了旋转不变性、尺度不变性和计算效率高等特性。旋转不变性：通过计算关键点周围的梯度信息，确定关键点的主方向。将图像旋转到关键点的主方向，然后再提取BRIEF描述符，增强了旋转不变性。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种结合了FAST关键点检测器和BRIEF描述符的特征提取算法，它在计算效率和检测性能之间取得了很好的

Ubuntu20.04配置Kinect 2.0驱动安装和ROS环境下配置以及录制bag包和制作ORB-SLAM数据集

1. 安装libfreenect2 1.1 下载官方文件 git clone https://github.com/OpenKinect/libfreenect2.gitcd libfreenect2 1.2 安装build工具 sudo apt-get install build-essential cmake pkg-config 1.3 安装libusb sudo apt-

OpenCV图像处理——基于OpenCV的ORB算法实现目标追踪

概述 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法是高效的关键点检测和描述方法。它结合了FAST（Features from Accelerated Segment Test）算法的快速关键点检测能力和BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）算法的征描述能力，使得ORB在处理图像时既快速又准确。关