# Python 实现视觉 SLAM DSO
视觉 SLAM（同步定位与地图构建）是一种通过处理连续图像和传感器数据，来同时估计自身位置并构建环境地图的技术。DSO（Direct Sparse Odometry）是一种高效的 SLAM 方法，通过直接使用图像像素而不是特征点来估计相机的运动和场景的三维结构。本文将带您了解如何在 Python 中实现 DSO 的基础概念，并提供相关的代码示例。
原创
2024-08-03 07:29:03
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其实从Apache 1.3版本开始，Apache就提供了模块化的机制以便管理员选择HTTP服务器使用什么模块，模块可以被静态的编译进入httpd二进制代码中，也可以编译成为Dynamic Shared Objects (DSO)，DSO与HTTP的二进制代码httpd是完全独立的。有关DSO的详细信息请参考 Dynamic Shared Object (DSO) Support
为什么使用DS
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精选
2010-04-20 09:30:54
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对DSO的理解还不是特别深刻，所以把自己查来的资料整理一下并想就此作一个总结。暂时先把资料堆到blog里面了，有时间再整理总结。
一、以下源于《Apache HTTP Server Version 2.2 文档》
动态共享对象(DSO)支持
Apache HTTP服务器是一个模块化的软件，管理员可以通过选择服务器中包含的模块进行功能增减。模块可以在编译时被静态
原创
2008-08-24 17:54:22
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前言单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类：前端可以分为特征点法与直接法，后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下，比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。 本文将具体分析直接法相较于特
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2020-06-12 17:10:00
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SLAM的定义及用途：如它的名字所告诉我们的：即同时定位（Localization）与建图（Mapping）。应用场景一般多见于机器人导航，场景识别等任务。SLAM的主要过程：跟踪运动中的相机，估算出其在每个时刻的位置和姿态（用一个包含旋转和平移信息的变量来表示：矩阵或者向量），并将相机在不同时刻获取的图像帧融合重建成完整的三维地图。传统的SLAM可分为视觉前端和优化后端两大模块。视觉前端：视觉前
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2022-09-30 11:37:51
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（开发环境）使用前先注册一下DSOFramer.ocx 操作：将DSOFramer.ocx复制到C:\windows\system32目录下， 开始->运行->regsvr32 DSOFramer.ocx , 系统会提示DSOFramer.ocx中的DllRegisterServer成功 DSO的接口文档
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精选
2013-08-19 17:31:11
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DSO（Direct Sparse Odometry）是一种视觉里程计方法。在SLAM领域，DSO属于稀疏直接法，速度和精度超过了当时传统的特征点法。本文整理了网上一些关于DSO的资料，配合相关论文，可以对DSO做由浅入深地学习。
原创
2022-12-28 15:27:26
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经典视觉SLAM框架整个视觉SLAM流程包括以下步骤：1. 传感器信息读取。在视觉SLAM中主要为相机图像信息的读取和预处理。2. 视觉里程计（Visual Odometry，VO）。视觉里程计的任务是估算相邻图图像间相机的运动，以及局部地图的样子。VO又称为前段。3. 后端优化（Optimization）。后端接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿以及回环检测的信息，
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2023-10-20 17:09:00
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SLAM包含了两个主要的任务：定位与构图，在移动机器人或者自动驾驶中，这是一个十分重要的问题：机器人要精确的移动，就必须要有一个环境的地图，那么要构建环境的地图就需要知道机器人的位置。在1990年，[1]首次提出使用EKF（扩展卡尔曼滤波器）来逐步估计机器人姿态的后验分布以及地标点的位置。实际上，机器人从未知环境的未知位置开始，通过反复观测运动过程中的环境特征来定位自身的位置和姿态，然后根据自身的
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2022-10-05 13:39:07
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原创
2022-10-10 15:52:14
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介绍Slam：同步定位与建图，就是在定位的同时，建立环境地图。主要思路是根据运动学模型计算位姿，并通过传感得到的环境信息，对估计位姿调整优化，从而得到准确位姿，根据定位及感知数据绘制地图。下图为slam主流框架：传感器感知在视觉SLAM中主要为传感信息的读取和
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2023-02-05 09:57:31
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SLAM(Simultaneous Location and Mapping,同时定位与地图构建），它是指搭载特定传感器的主体，在没有环境先验信息的情况下，于运动过程中建立环境的模型，同时估计自己的运动。经典视觉SLAM框架视觉里程计（Visual Odometry,VO):估算相邻图像间相机的运动，以及局部地图的样子。后端优化（Optimization):接受不同时刻视觉里程计测量的相机位姿，以
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2023-06-20 09:59:45
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同步定位和建图(SLAM)几十年来一直是机器人感知和状态估计的核心问题.SLAM文献的很大一部分直接或间接地集中在地图表示的问题上.最近，基于梯度的学习方法已经改变了几个领域的前景(例如图像识别，语言建模，语音识别).然而,这种技术在SLAM中的成功有限,从形式上来说,我们需要一个将图像中的像素(或者一般来说，
原创
2021-07-16 17:23:12
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Comparison of Laser SLAM and Visual SLAM 目前，SLAM技术广泛应用于机器人、无人机、无人机、AR、VR等领域，依靠传感器可以实现机器的自主定位、测绘、路径规划等功能。由于传感器的不同，SLAM的实现方式也不同。根据传感器，SLAM主要包括激光SLAM和vis
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2020-07-05 12:28:00
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去年读了不少论文，但是感觉还是记录下来印象更深刻一些。就在知乎记录吧，内容基本都是是翻译过来的，由于时间有限，没有仔细润色，可能不太通顺，以后在慢慢改。
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2022-12-28 15:55:06
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