网站打开403,被忽悠去做网销了,一建报考专业,太仓网络公司视觉里程计的主要问题是如何根据图像来估计相机运动#xff0c;VO的实现方法#xff0c;按照是否需要提取特征#xff0c;分为特征点法的前端以及不提取特征的直接法前端。基于特征点法的前端#xff0c;长久以来被认为是视觉里程计的主流方法#xff0c;它运行稳定#…视觉里程计的主要问题是如何根据图像来估计相机运动VO的实现方法按照是否需要提取特征分为特征点法的前端以及不提取特征的直接法前端。基于特征点法的前端长久以来被认为是视觉里程计的主流方法它运行稳定对光照、动态物体不敏感是目前较为成熟的解决方案。 计算机视觉邻域的研究者们设计了许多比角点更加稳定的局部图像特征比如SIFT,SURF,ORB等。特征点由关键点Key-point)和描述子Descriper)两部分组成。SIFT(Scale Invariant Feature Transform 尺度不变特征变换计算量大普通 PC 的 CPU还无法实时地计算 SIFT 特征进行定位与建图。所以在 SLAM 中我们甚少使用这种“奢侈”的图像特征。ORBOriented FAST and Rotated BRIEF特征则是目前看来非常具有代表性的实时图像特征。它改进了 FAST 检测子 不具有方向性的问题并采用速度极快的二进制描述子BRIEF使整个图像特征提取的环节大大加速。 根据匹配点对估计相机运动 1. 当相机为单目时我们只知道 2D 的像素坐标因而问题是根据两组 2D 点估计运动。该问题用对极几何来解决。2. 当相机为双目、RGB-D 时或者我们通过某种方法得到了距离信息那问题就是根据两组 3D 点估计运动。该问题通常用 ICP 来解决。3. 如果我们有 3D 点和它们在相机的投影位置也能估计相机的运动。该问题通过 PnP求解。 转载于:https://www.cnblogs.com/larry-xia/p/10987846.html
