【文件属性】：
文件名称：matlab的代码在相机上实现-visual_odom:该存储库是立体Odometry的C++OpenCV实现
文件大小：1.42MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-19 22:09:29
系统开源
matlab的代码在相机上实现立体视觉测程
该存储库是使用立体视觉calcOpticalFlowPyrLK
C
++
OpenCV实现，使用OpenCV
calcOpticalFlowPyrLK进行功能跟踪。
参考文件：
演示视频：
要求
如果您不使用CUDA：
sudo
apt
update
sudo
apt
install
libopencv-dev
如果使用CUDA，请编译并安装启用CUDA的OPENCV。
查看
数据集
在里程表数据集上进行了测试。
编译并运行
git
clone
https://github.com/ZhenghaoFei/visual_odom.git
系统使用Calibration
/
xx.yaml中的Camera
Parameters
（摄像机参数），以相同的格式放置您自己的摄像机参数，并在运行时传递路径。
mkdir
build
cd
build
cmake
..
make
-j4
./run
/PathToKITTI/sequences/00/
../calibration/kitti00.yaml
GPU
CUDA加速
多亏了，使用CUDA可以加
【文件预览】：
visual_odom-master
----images()
--------trajectory.png(95KB)
--------features.png(1.36MB)
----calibration()
--------zed.yaml(602B)
--------rgbd.yaml(601B)
--------kitti00.yaml(474B)
----InstallOPENCV.md(2KB)
----LICENSE(1KB)
----src()
--------visualOdometry.cpp(8KB)
--------camera_object.h(2KB)
--------rgbd_standalone.cpp(7KB)
--------feature.cpp(12KB)
--------utils.cpp(6KB)
--------bucket.h(537B)
--------visualOdometry.h(1KB)
--------feature.h(3KB)
--------rgbd_standalone.h(803B)
--------evaluate()
--------Frame.h(743B)
--------Frame.cpp(687B)
--------main.cpp(8KB)
--------utils.h(2KB)
--------CMakeLists.txt(1KB)
--------bucket.cpp(1KB)
----.gitignore(23B)
----CMakeLists.txt(366B)
----README.md(2KB)