为什么检查视差 VINS里为了控制优化计算量,在实时情况下,只对当前帧之前某一部分帧进行优化,而不是全部历史帧.局部优化帧的数量就是窗口大小.为了维持窗口大小,需要去除旧的帧添加新的帧,也就是边缘化 Marginalization.到底是删去最旧的帧(MARGIN_OLD)还是删去刚刚进来窗口倒数第二帧(MARGIN_SECOND_NEW),就需要对当前帧与之前帧进行视差比较,如果是当前帧变化很小,就会删去倒数第二帧,如果变化很大,就删去最旧的帧. VINS 里把特征点管理和检查视差放在了同一个

文章目录 视差计算 视差优化 剔除错误匹配 提高视差精度 抑制噪声 视差计算   在SGM算法中,视差计算采用赢家通吃(WTA)算法,每个像素选择最小聚合代价值所对应的视差值作为最终视差,视差计算的结果是和左影像相同尺寸的视差图,存储每个像素的视差值,在影像内外参数已知的情况下,视差图可以转换为深度图,表示每个像素在空间中的位置,图1为双目立体像对的真实视差图示意图. 图1 双目立体像对及左影像真实视差图示意图   如图2所示,某个像素的所有视差下的代价值中,选择最小代价值所对应的视差作为最优视

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/44151213, 来自:shiter编写程序的艺术 基础知识 计算机视觉是一门研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科."一图胜千言",人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1].相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下.  计算机视觉作为一门交叉学科,综合了生物学,心理学,数学,计

系统入口是feature_tracker_node.cpp文件中的main函数 1. 首先创建feature_tracker节点,从配置文件中读取信息(parameters.cpp),包括: ROS中发布订阅的话题名称: 图像尺寸: 特征跟踪参数: 是否需要加上鱼眼mask来去除边缘噪点: %YAML:1.0 #common parameters imu_topic: "/imu0" image_topic: "/cam0/image_raw" #camera ca

1. 首先说说自相关和互相关的概念.     这 个是信号分析里的概念,他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度,即互相关函数是描述随机信号 x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度,自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关 程度.     自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度:互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个 判断指标,把两测点之

通过matlab标定得到相机参数放到stereoconfig.py import numpy as np import cv2 #双目相机参数 class stereoCameral(object): def __init__(self): #左相机内参数 self.cam_matrix_left = np.array([[249.82379, 0., 156.38459], [0., 249.07678, 122.46872], [0., 0., 1.]]) #右相机内参数 self.cam_

批量归一化 论文地址:https://arxiv.org/abs/1502.03167 批量归一化基本上是现在模型的标配了. 说实在的,到今天我也没搞明白batch normalize能够使得模型训练更稳定的底层原因,要彻底搞清楚,涉及到很多凸优化的理论,需要非常扎实的数学基础才行. 目前为止,我理解的批量归一化即把每一层输入的特征,统一变换到统一的尺度上来,避免各个特征的单位不统一的情况.即把每一个特征的分布都转变为均值为0,方差为1的分布. 然后在变换后的数据的基础上加一个线性变换. 关于b

三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMState();   int SADWindowSize=15;    BMState->SADWindowSize = SADWindowSize > 0 ? SADWindowSize : 9;   BMState->minDisparity = 0;   BMState->numb

SLAM涉及的知识面很广,我简单总结了 “SLAM知识树” 如下所示: (公众号菜单栏回复 “树” 可获得清晰版) 可以看到涉及的知识面还是比较广的.这里放出一张SLAM圈子里喜闻乐见的表达悲喜交加心情的漫画图,大家可以感受一下: 每个学SLAM的小伙伴可以说都是冒着“头顶凉凉”的巨大风险,勇气可嘉.下面结合SLAM知识树展开具体说说. 编程环境首先先说电脑环境和编程. 1.电脑环境:Linux环境,推荐Ubuntu16.04. 有人问Windows行不行?这么说吧,如果你是一位SLAM领域的大

一.三角化 [1]三角化得到空间点的三维信息(深度值) (1)三角化的提出 三角化最早由高斯提出,并应用于测量学中.简单来讲就是:在不同的位置观测同一个三维点P(x, y, z),已知在不同位置处观察到的三维点的二维投影点X1(x1, y1), X2(x2, y2),利用三角关系,恢复出三维点的深度信息z. (2)三角化公式 按照对极几何中的定义,设x1, x2为两个特征点的归一化坐标,则它们满足: s1x1 = s2Rx2 + t                                

端到端学习几何和背景的深度立体回归 摘要     本文提出一种新型的深度学习网络,用于从一对矫正过的立体图像回归得到其对应的视差图.我们利用问题(对象)的几何知识,形成一个使用深度特征表示的代价量(cost volume).我们通过对这一匹配代价卷使用3D卷积来学习结合上下文信息.利用本文提出的一种可微分的soft argmin操作可以对匹配代价卷回归得到视差值,这使得我们可以直接端到端地训练我们的网络达到亚像素级别的精度,而不需要任何后处理和正则化.我们在Scene Flow和 KITTI数据

十四讲: 传感器约束了外部环境 测到的通常都是一些间接的物理量而不是直接的位置数据 只能通过一些间接的手段,从这些数据推算自己的位置 好处是没有对环境提出任何要求 camera:单目.双目.深度 Monocular.Stereo.RGB-D (红外光结构可 Time-of-flight TOF通过主动向物体发射光并接收返回的光,测出物体与相机之间的距离——这部分并不像双目相机那样通过软件计算来解决,而是通过物理的测量手段,所以相比于双目相机可节省大量的计算)——  主要用于室内 运动:Motio

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

Middlebury Stereo Evaluation Camera Calibration and 3D Reconstruction OpenCV学习笔记(18)双目测距与三维重建的OpenCV实现问题集锦(三)立体匹配与视差计算 Camera calibration With OpenCV 3.1 Disparity map post-filtering opencv: samples/cpp/stereo_calib.cpp

OpenCV中文论坛 OpenCV论坛 opencv视频教程目录(初级) OpenCV 教程 Opencv感想和一些分享 tornadomeet 超牛的大神 [数字图像处理]C++读取.旋转和保存bmp图像文件编程实现 混合高斯模型算法 图像处理中的拉普拉斯算子 神经网络编程入门 bp神经网络及matlab实现 图像处理之图像快速旋转算法 BMP文件结构 各学科领域入门书籍推荐 基于双目视觉和三维重构的三维书写系统 图像分析:二值图像连通域标记 图像处理之计算二值连通区域的质心 数字图像处理的就

原地址:http://blog.csdn.net/delltdk/article/details/9186875 在进入detectMultiScal函数之前,首先需要对CascadeClassifier做初始化. 1.     初始化——read函数 CascadeClassifier的初始化很简单: cv::CascadeClassifier classifier; classifier.load(“cascade.xml”); //这里的xml是训练得到的分类器xml CascadeCla

转自:http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/51460895 Loss Function softmax_loss的计算包含2步: (1)计算softmax归一化概率 (2)计算损失 这里以batchsize=1的2分类为例: 设最后一层的输出为[1.2 0.8],减去最大值后为[0 -0.4], 然后计算归一化概率得到[0.5987 0.4013], 假如该图片的label为1,则Loss=-log0.4013=0.9130 可选参数 (1)

谱聚类(Spectral Clustering)是一种广泛使用的数据聚类算法,[Liu et al. 2004]基于谱聚类算法首次提出了一种三维网格分割方法.该方法首先构建一个相似矩阵用于记录网格上相邻面片之间的差异性,然后计算相似矩阵的前k个特征向量,这些特征向量将网格面片映射到k维谱空间的单位球上,最后使用K-means方法对谱空间中的数据点进行聚类.具体算法过程如下: 一．相似矩阵 网格分割以面片为基本单元,为了能使算法沿着几何模型的凹形区域进行分割,网格相邻面片之间的距离采用[Katz

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Mar 7 09:17:17 2018 @author: admin""" ########################################################kNN cluster#author:niucas#date:2-18-03-07#homePage:http://www.cnblogs.com/PiPifamily/#emai

0.绪论 这篇文章主要为了研究双目立体视觉的最终目标--三维重建,系统的介绍了三维重建的整体步骤.双目立体视觉的整体流程包括:图像获取,摄像机标定,特征提取(稠密匹配中这一步可以省略),立体匹配,三维重建.我在做双目立体视觉问题时,主要关注的点是立体匹配,本文主要关注最后一个步骤三维重建中的:三角剖分和纹理贴图以及对应的OpenCV+OpenGL代码实现. 1.视差计算 1.1基于视差信息的三维重建 特征提取 由双目立体视觉进行三位重建的第一步是立体匹配,通过寻找两幅图像中的对应点获取视差.Op