文件名称：视觉测距法：使用摄像机图像估算代理的运动
文件大小：119KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-04 07:21:22
JupyterNotebook
视觉里程表 介绍： 视觉测距法（VO）是通过分析相关的相机图像来确定机器人的位置和方向的过程。 该项目旨在估算安装在移动平台上的校准摄像机的运动。 通过计算图像的特征点并确定图像的相对平移和旋转来估计运动。 基本管道： 图像序列 特征检测 功能匹配（或跟踪） 运动估计 二维到二维 3-D至3-D 3-D至2-D 项目中使用的不同方法： 使用特征匹配方法的2D-2D运动估计。 使用光流法的2D-2D运动估计。 使用光流法的3D-2D运动估计。 使用特征匹配方法的3D-3D运动估计。 2D-2D运动估计（功能匹配）： 方法： 使用校准的单眼相机设置捕获第一幅图像（I1）和第二幅图像（I2），并使用sift Feature Detector在两个图像中计算特征。 使用FlannBasedMatcher /蛮力对相应的特征进行匹配，并使用比率测试保持准确性。 使用匹配特征图像
【文件预览】：
visual-odometry-main
----monocular VO()
--------with_scale.ipynb(170KB)
--------without_scale.ipynb(71KB)
--------README.md(1KB)
----README.md(5KB)