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Orb(ORB)【游戏名】是一种游戏软件,可执行于pocketPC,smartphones,PS3,Xbox360等。

相关内容

  • ORB图像特征检测

    #ORB算法推导ORB采用FAST (features from accelerated segment test) 算法来检测特征点。所有获取到的特征描述子应该必须要有: 对光照(亮度)不敏感,具备尺度一致性(大小 ),旋转一致性(角度) 在OpenCV的ORB实现中采用了图像金字塔来改善这方面的性能。ORB主要解决BRIEF描述子不具备旋转不变性的问题。当我们选取点对的时候,是以当前关键点为原点,以水平方向为X轴,以垂直方向为Y轴建立坐标系。组成一个矩阵S下面是OpenCV中的ORB实现函数ORB::ORB(int nfeatures=500, float scaleFactor=1.2f, int nlevels=8, int edgeThreshold匹配点集 std::vector keypoints_1,keypoints_2; ORB orb; orb.detect(img_1, keypoints_1); orb.detect(img_2,
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  • ORB_SLAM论文解读

    ORB-SLAM是西班牙Zaragoza大学的Raul Mur-Artal在2015年提出的视觉SLAM系统,它吸取了以往SLAM系统的优点,是当前开源SLAM系统中对精度、速度和细节综合处理较好的一个由于ORB-SLAM原始论文涉及内容较多,研究起来有一定的入门难度,笔者将ORB-SLAM的论文进行翻译和归纳整理,做成PPT的形式,方便研究参考,希望能对大家有所帮助。ORB:an efficient alternative to SIFT or SURF. ICCV2011Raul Mur-Artal, J. M. M. Montiel et al.ORB-SLAM: a Versatile and Accurate Monocular SLAM System.IEEE TRANSACTIONS ON ROBOTICS其中涉及射影几何方面的知识可以参考经典著作ORB_SLAM详解_by_Hongwenxie_v1.pptx
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  • OpenCV特征点检测——ORB特征

    目录什么是ORB如何解决旋转不变性如何解决对噪声敏感的问题关于尺度不变性关于计算速度关于性能Related posts什么是ORB?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 alternativeORB就是试图解决上述缺点中的1和2.如何解决旋转不变性:在ORB的方案中,是采用了FAST作为特征点检测算子。FAST应用的很多了,是出名的快,以防有人不知道,请看这里:?关于计算速度:ORB是sift的100倍,是surf的10倍。关于性能:下面是一个性能对比,ORB还是很给力。点击看大图。?特征的使用看到OpenCV2.3.1里面ORB特征提取算法也在里面了,套用给的SURF特征例子程序改为ORB特征一直提示错误,类型不匹配神马的,由于没有找到示例程序,只能自己找答案。
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  • OpenCV中ORB特征提取与匹配

    OpenCV中ORB特征提取与匹配FAST特征点定位ORB - (Oriented Fast and Rotated BRIEF)算法是基于FAST特征检测与BRIEF特征描述子匹配实现,相比BRIEFORB特征提取跟纯BRIEF特征提取相比较,BRIEF方式采用随机点方式得最终描述子、而ORB通过FAST得到特征点然后得到描述子。旋转不变性ORB比BRIEF方式更加合理,同时具有旋转不变性特征与噪声抑制效果,ORB实现选择不变性特征,是通过对BRIEF描述子的特征点区域的计算得到角度方向参数。主要原理是使用几何距公式。ORB算法根据角度参数提取BRIEF描述子,实现旋转不变性特征。随机ORB算法通过贪心算法进一步发现低相关性描述子作为最终二值字符串描述子输出。通常是256位的特征描述子,完整的ORB特征描述子算法流程图如下:?
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  • 图像特征点|ORB特征点

    ORB特征包括特征点和描述子。特征点用于筛选比较“特殊”的点,而描述子用来描述某个点周围的特征。接下来将分别介绍这两部分。ORB特征点采用FAST(features from accelerated segment test)算法来检测特征点。ORB并没有解决尺度一致性问题,在OpenCV的ORB实现中采用了图像金字塔来改善这方面的性能。ORB主要解决BRIEF描述子不具备旋转不变性的问题。ORB算法最大的特点就是计算速度快 。 这首先得益于使用FAST检测特征点,FAST的检测速度正如它的名字一样是出了名的快。最后我们来看一下在OpenCV里面使用ORB匹配的结果。?
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  • ORB-SLAM3来了!真有生之年!

    前言2015年,ORB-SLAM 来了!2016年,ORB-SLAM2 来了!时隔4年,产生了多少SLAMer...2020年,ORB-SLAM3 来了!真有生之年!学 SLAM 的同学,应该没有不知道 ORB-SLAM的,截止2020年7月24日,ORB-SLAM系列的谷歌引用量已达到4770 = 3053+1717!实属相当恐怖的数据??值得说一下,ORB-SLAM和ORB-SLAM2的一作都是Raúl Mur-Artal,但这位大佬应该已经毕业了,所以ORB-SLAM3由其同校应该也是同实验室的Carlos Campos完成。Tardós ORB-SLAM3?为了社区的利益,ORB-SLAM3开源了!实验结果性能拉满! ????
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  • 【开源方案共享】ORB-SLAM3开源啦!

    ,实验表明,在所有的传感器配置中,ORB-SLAM3与文献中可用的最好的系统一样健壮,并且更精确。所有这些创新之外,再加上一些代码改进,使ORB-SLAM3成为新的可以参考的视觉和视觉惯导的开源SLAM库,与文献中可用的最好的开源系统一样健壮,并且更加精确。ORB-SLAM3是一个完整的多地图系统,能够在纯视觉或视觉惯性模式下工作,使用单目、立体或RGB-D传感器,使用针孔和鱼眼相机模型。上图展示了与ORB-SLAM2具有平行关系的主要模块,并且ORB-SLAM3具有一些显著的新颖性,下面将对其进行总结:•地图集是由一组断裂的局部地图组成的多个地图。在-的基础上,我们推出了ORB-SLAM3,这是一个最完整的可视化、视觉惯性和多地图的SLAM开源库,配备了单目、立体、RGB-D、针孔和鱼眼摄像头。
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  • 如何解决 AttributeError: module object has no attribute ORB?

    ) # queryImageimg2 = cv2.imread(homesharhome2.jpg,0) # trainImage # Initiate SIFT detectororb = cv2.ORB() # find the keypoints and descriptors with SIFTkp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1,None)kp2, des2= orb.detectAndCompute(img2,None)# create BFMatcher objectbf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheckmatches, flags=2) plt.imshow(img3),plt.show() 我得到这个错误: AttributeError: module object has no attribute ORB
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  • 如何将2个图像与OpenCV与ORB对齐?(编译失败)

    我试图重写这个ORB示例,以便在我的项目中使用。features & compute descriptors * class cv::Ptr orb; orb = cv::ORB::create(MAX_FEATURES); orb->detectAndCompute当我编译该文件时,我收到以下错误: ...img_orb.cpp: In function ‘void img_orb_align(_IplImage*, _IplImage*)’:...img_orb.cpp:78:36: error: no matching function for call to ‘cv::ORB::create(int)’ orb = cv::ORB::create(MAX_FEATURESorb->detectAndCompute(img_0, cv::Mat(), keypoints_0, descriptors_0); ^~~~~~~~~~~~~~~~...img_orb.cpp:80
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  • 一起来学SLAM之ORB特征点

    平台活动 第三期:一起来学SLAM上周分享了ORB-SLAM相机位姿初始化的两种方式基础矩阵,本质矩阵,单应性矩阵讲解,本周主要讲解图像的FAST角点和ORB特征点的理论知识。本文主要讲解ORB特征点以及该特征点的基础FAST角点。原论文示例图ORB特征点 以上就是FAST角点的基础内容,那么ORB特征点在FAST角点的基础上有了更多的改进。Oriented FAST and Rotated BRIEF,简称ORB【2】。(1)FAST特征点是没有尺度不变性的,所以ORB通过构建高斯金字塔,在每一层金字塔图像上检测角点,来解决尺度不变性的问题。ORB特征检测具有尺度和旋转不变性,对于噪声及其透视变换也具有不变性,并且其运行时间远远优于SIFT和SURF,可应用于实时性特征检测。良好的性能是的利用ORB在进行特征描述时的应用场景十分广泛。
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  • ROS平台下INDEMIND双目惯性模组运行实时ORB教程及Demo

    阅读时间预计30分钟本文涉及图像、数据均由INDEMIND双目视觉惯性模组采集前两天,我们更新了INDEMIND双目惯性模组在ROS平台下实时运行ORB-SLAM的教程与Demo,但很多小伙伴根据教程修改后仍运行出错github.comINDEMINDtechORB-SLAM2-一:环境介绍系统:Ubuntu 16.04 ROSORB依赖库:Pangolin、OpenCV、Eigen3、DBoW2、g2o,ros二:下载SDK及ORB-SLAM将下载好的放在该目录下,并对其改名,改为 ORB_SLAM?2. 进入ORB_SLAM2ExamplesStereo目录下,修改stereo_euroc.cc文件。?1)将其橙色区域改成?
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  • ORB-SLAM中四叉树管理角点

    ORB_SLAM中的四叉树以上是理论部分,接下来主要理解在ORB_SLAM代码实现中,是如何实现四叉树管理特征点的从理论到实践部分。(4)根节点构成一个根节点list,ORB_SLAM 的代码中是list lNodes用来更新与存储所有的根节点。minX, maxX, minY, maxY:是该层图像去除了边界的区域N: mnFeaturesPerLevel:表示该层图像上应该提取的特征点的个数level: 该图像处在金字塔上的层数四叉树实现ORB
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  • SLAM | GCN系列:深度学习用于特征点提取并替换ORB,在TX2上达到实时

    GCNv2被设计用于生成类似于ORB的特征描述子和特征点的算法,其可以很容易的替代ORB特征在ORB-SLAMv2中。GCNv2可以显著的提升GCN的计算速度,并且不像GCN只能应用于桌面系统。下图显示了用于分别比较ORB-SLAM2和GCN-SLAM中的特征点检测输出。与ORB(右)相比,GCNv2(左)倾向于预测更多可重复且分布均匀的特征。简介定位的能力是大多数移动机器人运行起来的关键。设计的GCNv2具有与ORB功能相同的描述符格式,并且能够直接用作SLAM系统中的关键点提取器,例如ORB-SLAM2 或SVO2当中。特征图 f的大小为256,使得其和ORB特征具有相同的位,方便其整合到基于ORB的视觉跟踪系统中。GCN比ORB更加稳定,轨迹波动小,而且在ORB丢失的地方GCN实现了很好的跟踪:?其次,GCN提取的kp中inliers占比比ORB多,而且分布更加均匀?
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  • 用于自动驾驶车辆视觉定位的地图存储:ORB-SLAM2的一种拓展

    : An ORB-SLAM 2 Extension摘要:​ 电动汽车和自动驾驶汽车是目前汽车领域的热门研究方向。,ORB-SLAM2介绍​ 掌握自动驾驶技术对于汽车行业和学术界是一个持续性的挑战。在第三节中,我们讨论了我们对于ORB-SLAM2的拓展工作。在第四节中,我们评估了我们的拓展版本在不同场景下的性能,并得出了我们的结论。图1: ORB-SLAM2的定位(左)和完全SLAM(右)两种工作模式流程图。 ? 图2 : 室外数据集的示例图像帧。ORB特征点的定位结果显示为绿色。 ​? 图3 : 室内数据集的示例图像帧。ORB特征点的定位结果显示为绿色。 ? 表一 : TUM数据集中快速行驶和快速回放在不同速度下跟踪丢失(LT:Lost Track)情况的比较。 ​?
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  • 【SLAM】开源 | ORB-SLAM3 重磅来袭!!时隔四年,精度提高2到5倍,性能由于VINS-Mono

    论文地址:https:arxiv.orgabs2007.11898代码:https:github.comUZ-SLAMLabORB_SLAM3来源:萨拉戈萨大学论文名称:ORB-SLAM3: An AccurateMulti-Map SLAM原文作者:Carlos Campos本文介绍了第一个能够使用单眼、立体和RGB-D相机,使用针孔镜头和鱼眼镜头模型进行视觉、视觉惯性和multi-map SLAM的系统——ORB-SLAM3基于此ORB-SLAM3能够长时间的在视觉信息不完善的情况下存活下来:当它丢失时,它会启动一个新的地图,并在重新访问地图时无缝地与之前的地图合并。相比于只使用最后几秒钟信息的视觉里程计系统,ORB-SLAM3系统是第一个能够在所有算法阶段重用所有先验信息的系统。这允许包括在BA优化共同可见关键帧,提供高视差观测并且提高精度。通过实验表明,在所有传感器配置中,ORB-SLAM3与文献中可用的最佳系统鲁棒性一致,而且更加精确。
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  • 【SLAM】开源 | An ORB-SLAM 2 Extension相对纯SLAM来说定位精度更高,计算负荷更低

    github.comtumftmorbslam-map-saving-extension.来源:慕尼黑工业大学论文名称:Persistent Map Saving for Visual Localization for AutonomousVehicles: An ORB-SLAM这个地图保存的特征是最初ORB-SLAM 2丢失的。在本文中根据构建的SLAM地图评估KITTI数据集场景的定位精度。除此之外,使用我们的小型电动模型车对记录的数据进行了定位测试。
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  • 干货 | 基于特征的图像配准用于缺陷检测

    经典的特征匹配算法有SIFT、SURF、ORB等,这三种方法在OpenCV里面都已实现。SURF基本就是SIFT的全面升级版,有 SURF基本就不用考虑SIFT,而ORB的强点在于计算时间,以下具体比较:计算速度:ORB>>SURF>>SIFT(各差一个量级)旋转鲁棒性:SURF>ORB~SIFT(~表示差不多)模糊鲁棒性:SURF>ORB~SIFT尺度变换鲁棒性:SURF>SIFT>ORB(ORB并不具备尺度变换性)所以结论就是,如果对计算实时性要求非常高,可选用ORB算法,但基本要保证正对拍摄用基于ORB特征的匹配结果,如下图所示,可以看到有一些错误的匹配点?Ptr orb = ORB::create(MAX_FEATURES); orb->detectAndCompute(im1Gray, Mat(), keypoints1, descriptors1);
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  • ROS2学习和使用SLAM算法(gmappingcartographerorb-slam等)

    orb-slam2目前(2019年10月9日)官方功能包已达687。?:github.comraulmurORB_SLAM2 下载并编译orb_slam2源码,需要中文可以查阅:Ubuntu 18.04安装ROS Melodic与ORB-SLAM2这里,一般会有一些bugrosrun ORB_SLAM2 RGBD PATH_TO_VOCABULARY PATH_TO_SETTINGS_FILE----部分截图如下:?orb slam2 ros(1)?orb slam2 ros(2)?:源码链接:https:github.comalsoraros2-ORB_SLAM2更多内容,依据反馈后补充,非常感谢~----
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  • 测评活动分享

    ORB_SLAM2ORB_SLAM2(Oriented FAST and Rotated BRIEF Simultaneous Localization and Mapping)是一套基于单目、双目以及ORB-SLAM实验环境操作系统是:Ubuntu 16.04ROS版本是:kinetic下面开始第一组的第一个实验:在MYNTEYE-S1030-IR上跑ORB-SLAM2开始安装MYNT-EYE-S-SDKmkdir-wssrc编译 ORB-SLAM2:mkdir -p orb-slam2-wssrccd orb-slam2-wscatkin_makeecho“source~projectsorb-slam2-wsdevelsetup.bash” >> ~.bashrcsource ~.bashrccd orb-slam2-wssrcgitclonehttps:github.comraulmurORB_SLAM2.git ORB_SLAM2cdORB_SLAM2chmod +x build.sh.build.sh将ORB_SLAM2安装路径加入环境变量exportROS_PACKAGE_PATH=${ROS_PACKAGE_PATH}:home
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  • Good Feature Matching: Towards Accurate, Robust VOVSLAM with Low Latency 良好的特征匹配:实现准确、鲁棒的低延迟VOVSLA

    双目https:github.comivalabgf_orb_slam2摘要—在VO或VSLAM系统中保持性能(精确度和鲁棒性)和效率(延迟)的取舍是一个重要的课题。本文的主要结果如上图所示,左图描述了四种VOVSLAM系统在EuRoC MAV数据集上时延和精度对比,本文提出的GF-ORB-SLAM在左下区域,相比SVO和DSO有着较高精度,且平均延迟比ORB-SLAMGF-ORB-SLAM和ORB-SLAM相比,特征提取时间相同,但是它极大减少了特征匹配和接下来的模块的耗时,在四个系统中延迟最低。在ORB-SLAM上应用该特征匹配算法被称作GF-ORB-SLAM或简称GF,相比于ORB-SLAM它可以减少时延,同时跟踪精度提高(在计算机上)或保持不变(在低功率设备上),鲁棒性不变(如避免跟踪失败下图展示了GF算法延迟的减少,它最大特征点数量设为800,和ORB-SLAM相比延迟有更小的方差。?以下为单目算法量化数据对比??下图为在EuRoC双目数据集上运行的延迟和精度曲线??
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