Yac*_*ine 0 augmented-reality slam-algorithm
我目前正在尝试使用眼镜Vuzix star 1200 XLD和c ++构建桌面AR应用程序.我已经对AR中使用的算法和着名的SDK进行了大量的研究,我发现visual SLAM是一种常用的算法.
所以,如果您使用它,我想得到一些反馈,我对任何有关用于跟踪和匹配的AR算法的建议持开放态度.
非常感谢!
一年后......
SLAM不是算法,它是一种方法,分步实现目标.每个步骤都允许您选择许多合适的算法之一,每个算法都具有不同的特性,如性能,准确度等.
SLAM可以是视觉单眼SLAM(monoSLAM),SLAM的一个专门分支,与视觉测距有关.
您可以从特征检测器和描述符提取器算法开始,如FAST&BRIEF.更多的算法做了两件事,比如ORB和AKAZE.
因此,您从帧中提取并描绘图像中的点云.
然后你匹配两个(比如说连续的)帧的点,用匹配器,像蛮力汉明距离匹配器,获得类似速度矢量的东西.
https://www.youtube.com/watch?v=G8XAHLJR8A4
然后应用像PnP求解器这样的算法来获得解释相对相机运动的旋转变换矩阵.现在,您为每个要素都有一个3D位置矢量.
您可以从检测到的特征中选择地标,开始构建3d点云基础地图,每个地图都有其错误分布.然后你应用一些像sba一样的捆绑调整.
这是低水平的起点.你需要建立一个带有纹理的3D世界,你需要准确地关闭路径,你需要对运动部件(如peolple,车辆)的稳健性......
所有你梦寐以求的,在这里等着你自己开发:)
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