文章目录7 视觉里程计 17.1 特征点法7.2 实践:特征提取和匹配7.3 2D-3D:对极问题7.4实践: 对极约束求解相机运动7.5 三角测量7.6 实践:三角测量7.7 3D-2D: PnP7.7.1 直接线性变化7.7.2 P3P7.7.3 最小化重投影误差求解 PnP7.8 实践: 求解PnP7.8.1 使用EPnP 位姿7.8.2 手写位姿估计7.8.3 使用g2o进行BA优化7.
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2024-05-29 00:27:34
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前面说过视觉SLAM系统分为前端和后端两个内容，前端也叫做视觉里程计。视觉里程计的主要作用是根据相邻的两张图像的信息粗略的估计出相机运动，给后端一个较好的初始值。视觉里程计的两大算法为：特征点法和直接法。本讲主要是特征点法。1、特征点法视觉里程计最核心的问题是如何根据图像来估计相机运动。图像在计算机中是以矩阵的形式存储的，直接从矩阵的角度来估计图像是比较复杂的。一个简便的做法是：在图像中选取一些有
参考文献：[1] Visual Odometry Part I: The First 30 Years and Fundamentals, Friedrich Fraundorfer and Davide Scaramuzza[2] Visual Odometry Part II: Matching, Robustness, Optimization, and Applications
[Python图像处理]一 :Opencv-python的简介及环境搭建一、为什么选择opencv-python1、什么是OpenCv-Python？2、为什么选择OpenCv-Python二、opencv-python的环境搭建1、python环境搭建2、Jupyter环境搭建3、opencv-python库的下载 对于图像处理，在现阶段，除了人工智能的图像训练之外，用得最多，最广泛的当属于
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2024-01-02 21:10:04
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本节介绍了直接法估计相机位姿的方法。直接法是在SVO、LSD中使用的主要方法。
前言 直接法是视觉里程计另一主要分支，它与特征点法有很大不同。随着SVO、LSD-SLAM等直接法SLAM方案的流行，直接法本身也得到越来越多的关注。特征点法与直接究竟谁更好一些，是近年视觉里程计研究领域一个非常有趣的问题。本讲，我们将介绍直接法的原理，并利用g
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2024-05-19 22:05:23
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视觉里程计简介什么是视觉里程计？首先我们看一看维基百科的介绍在机器人和计算机视觉问题中，视觉里程计就是一个通过分析处理相关图像序列来确定机器人的位置和姿态。 In robotics and computer vision, visual odometry is the process of determining the position and orientation of a robot b
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2024-08-15 14:02:23
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# SLAM 视觉里程计代码 Python
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种在未知环境中同时定位和建图的技术，其中视觉里程计是实现SLAM的重要组成部分之一。在SLAM中，通过使用传感器数据（如视觉、激光等）来估计机器人的位姿并构建地图。
在本文中，我们将介绍如何使用Python编写视觉里程计的代码，实现SLAM的基本功能。
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原创
2024-05-16 07:50:55
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一个SLAM系统分为前端和后端，其中前端也称为视觉里程计。视觉里程计根据相邻图像的信息估计出粗略的相机运动，给后端提供较好的初始值。视觉里程计的算法主要分为两个大类:特征点法和直接法。经典SLAM模型中以相机位姿-路标来描述SLAM过程： —路标是三维空间中固定不变的点，可以在特姿下观测到 —在视觉SLAM中，可利用图像特征点作为SLAM中的路标 特征点是图像当中具有代表性的部分，如
一、 实验目的用Python-OpenCV编写一个程序能检测出给定图像中的人脸，并能给人脸添加一些装饰特效，比如给人脸加上戴眼镜或带口罩或戴帽子等装饰物。二、实验要求1. 用OpenCV编写一个程序能检测出给定图像中的人脸，并能给人脸添加一些装饰特效，比如给人脸加上戴眼镜或带口罩或戴帽子等装饰物，要求首先能检测出图像中的人脸，进而给人脸的一些部位添加装饰特效，并要求添加的装饰物位置准确，大小合适。
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2024-01-09 14:28:04
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《SLAM 14讲》：第九讲 - 视觉里程计完整实现过程 1.01. 《SLAM 14讲》程序编译问题1.1. g2o 问题1.2. double free or corruption问题2. 开始的开始2.1. 数据准备2.2. 视觉里程计原理3. 实现过程3.1. 实现步骤解析3.2. 编程结构分析4. 结果 这讲主要是视觉里程计部分的实现，大部分代码就直接用《SALM 14讲》上的了，目标
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2019-12-04 15:40:00
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IMU与里程计1.里程计（轮式里程计odometry）1.1在ROS当中，里程计是一种利用从移动传感器获得的数据来估计物体位置随时间的变化而改变的方法。1.2而在ROS当中里程计信息可以分为两个部分：一个是位姿（位置和姿态），一个是速度（线速度和角速度）。数据格式："/odom" nav_msgs/Odometry（描述自由空间中位置、速度的估计值）
std_msgs/Header header
目录一、PIL：Python图像处理类库1.1 转化图像格式1.2 创建缩略图 1.3 复制和粘贴图像区域 1.4 调整尺寸和旋转 二、Matplotlib2.1 绘制图像、点和线2.2 图像轮廓和直方图 2.3 交互式标注三、Numpy 3.1 图像数组表示3.2 灰度变换 3.3 直方图均衡化3.4 图像平均3.5 图像成分分析(PC
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2024-02-02 06:41:05
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摘要：近年来,计算机视觉在各个领域得到了广泛的应用.本文的研究的主要目的是将计算机视觉引入到自动化生产线上,用以来引导机械手完成对工件的抓取或装配工作.计算机视觉在该生产线上的主要作用是完成对工件的位姿信息的获取,即对目标工件进行定位,计算机视觉的引入极大的提高了系统的自动化程度. 本文采用的是单目视觉系统,该系统相对于双目视觉系统和多目视觉系统具有结构简单,价格便宜,易于标定等优点.针对在实际应
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2024-09-22 15:18:05
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rovio是一个紧耦合，基于图像块的滤波实现的VIO。他的优点是：计算量小(EKF，稀疏的图像块)，但是对应不同的设备需要调参数，参数对精度很重要。没有闭环，没有mapping thread。经常存在误差会残留到下一时刻。我试了一些设备，要是精度在几十厘米，设备运动不快的，一般摄像头加一般imu，不是硬件同步就是正常的rostopic 发布的时间，也能达到。代码主要分为EKF实现的部分，和算法相关
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2017-06-26 16:51:04
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一、前言 它的功能就是利用传感器的数据来推算机器人位置随时间的变化，常用的传感器类型有编码器、惯性测量单元和视觉传感器等。理论上里程计数据不存在任何误差。二、里程计模型圆弧模型和直线模型两种。圆弧模型同时考虑了机器人的位移变化和航向角的变化，更加接近机器人的运动轨迹。直线模型是假设机器人在极短时间内航向角
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2023-12-14 22:27:30
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目录基本问题 分析各类求解方案优缺点分析基本问题 视觉里程计是视觉SLAM技术的起点，其核心问题同SLAM技术一样，主要是定位与构图，但视觉里程计解决的核心是定位问题，也就是相机的位姿。通俗地讲就是利用多张图像信息还原相机的运动。 以两帧图像为例。设空间点为路标点，为图像上的投影点。其中为两帧图像正确匹配的特征点，为图像的坐标系。 在中，点坐标为，的坐标为。 同理，在中，点坐标为，的
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2024-07-12 05:34:58
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目录试错试错1：形态学处理试错2：HSV色彩空间基础理论1、HSV与HSL色彩空间2、PID调节一、OpenCV图像处理1、在HSL色彩空间下得到二值图2、 对二值图形态学处理3、找出线的轮廓和中心点坐标二、PID三、运动控制总代码试错试错1：形态学处理一开始用的形态学处理，自行改变阈值，调试之后，进行处理，发现效果不是太好，于是改成了HSV色彩空间。试错2：HSV色彩空间之前没注意到，HSV色彩
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2024-03-22 15:42:12
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单目视觉导航技术存在的一个很大的问题就是当系统只有相机一个外部传感器时无法很好的恢复尺度。除了借助常用的视觉手段如RGB-D相机或者双目相机之外，还有一些其他的方法，但也各有缺点。例如激光测距器传感器太重，红外线传感器又对太阳光太敏感，声呐的测距范围又受到限制。于是只剩下三种比较好的解决方案：双目相机、压力传感器和IMU。然而双目相机由于其基线太短而无法准确的测量远处的距离，压力传感器在室内又不太
# Python ROS 里的里程计使用指南
在机器人领域，里程计（Odometry）是一种关键的定位技术，它可以帮助机器人估算自己的位置信息。在使用ROS（Robot Operating System）进行机器人开发时，Python是常用的编程语言之一。本文将介绍如何在Python ROS中实现里程计的功能，包括代码示例和状态图。
## 什么是里程计
里程计可以根据机器人的运动计算其相对位
