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我正在使用{{3}},它可以在Raspberry Pi上实时运行特征提取。我想用它来开发SLAM / VO算法,但是问题是我是
我正在尝试使用KITTI开放数据集进行深度单眼视觉里程表 我尝试使用此<a href="https://github.com/EduardoTayupanta
我正在从运行Ubuntu 18.04的6核CPU上的OpenCV <code>rgbd</code>模块测试视觉里程表。我建立了启用了TBB,IPP,Open
我正在尝试开发一种使用arcore进行导航的软件。我尝试使用arcore姿势,但由于坐标重置/闭环,因此似乎
我正在实现一个标准的 VO 算法,有一些变化,即提取特征、匹配特征点、找到基本矩阵并分解以获得姿
我有一个用单目视觉里程计算法(比例未知)计算的轨迹。在我的第一张图片中,我标记了对象 P(x,y) 的
使用 Opencv 3.0,我得到了具有函数的本质矩阵: <pre><code>E = findEssentialMat(points2, points1, focal, pp, RANSAC, 0
如问题所示。 我有图像相机,从这些数据中我将获得旋转矩阵和平移向量,因此我可以获得 x、y、z 位
视觉里程计给我 x,y,z 位置,除非绝对比例。 我也可以拥有 IMU 数据(例如获取滚动、轴心偏航信息)。
我正在尝试使用 ROS + Gazebo 和 OpenCV 的 KLT 算法制作一些视觉里程计项目。 我的代码运行得不太好。
我有一个系统,它使用智能手机摄像头视频作为输入来重建<strong>小</strong>对象的 3D 模型(我会注意到
我正在研究移动单目相机 3d 检测问题。到目前为止,它有两个主要组成部分: <ol> <li>使用卷积网络
我尝试用ceres分析vins_fusion中优化器的协方差,但我发现协方差与EVO计算的轨迹误差相去甚远。我怎样才
我有两批点云是大小为 ((batch_size,num of points,3),(batch_size,num of points,3)) 的元组,第一个元素是 3D 坐标,第
我目前正在研究一些视觉里程计算法,我发现在解决 PnP 和 ICP 等问题时​​有非线性和线性方法,而直
我正在尝试使用视觉里程计估计立体相机系统的相机的 3D 轨迹。现在我只需要从帧到帧的翻译。 <s
我目前正在试验 Kitti 立体数据集 (<a href="http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php" rel="nofollow noreferrer">h
我试图找出两个连续图像之间的平移向量(基本上是姿势估计)。 这是我在 OpenCV (.js) 中所做的: <ol
您好,我正在尝试计算立体相机的世界坐标,但不确定我是否完全正确。 在特征匹配之后,获得 3D
我试图通过从图像中提取特征并计算相机姿势来重建相机的轨迹,但是轨迹与我预期的不一样。对于我