視覺slam是廣泛應用於機械人和增強現實的方法，一般是使用粒子濾波的slam方法，同時非濾波方案也成為更有效率。
基於視覺識別的畫素檢測，標記背景中的目標和目標跟蹤的定位方法之外的相機定位方法，需要先行生成3d結構，場景影象和對應的相機視角，在這種情況下，定位問題是影象與資料庫匹和相機位置選擇，在沒有場景的情況下需要同時構建地圖以及確定位姿。
非濾波方法的優勢是不用實時更新地圖資料，可以選用地圖的子集。
非濾波視覺slam系統主要有8部分組成，（1）資料輸入型別，（2）資料關聯，（3）初始化，（4）位姿估計，（5）地圖生成，（6）地圖維護，（7）失效恢復，（8）回環閉合
直接方法是亮度一致性約束 ，還有光流法
機器視覺 單目視覺測距
視覺 6 1 引言 在這裡，我們主要用乙個攝像頭通過建立一定的模型來解決測距的問題。2 攝相機模型 單目攝像頭的模型可以近似考慮為針孔模型，如圖所示 圖1.攝相機針孔成像模型 來自forsyth f為攝像頭的焦距 c為鏡頭光心 物體發出的光經過相機的光心，然後成像於影象感測器或者也可以說是像平面上，...
單目視覺里程計效能估計
單目視覺里程計效能估計 d3vo deep depth,deep pose and deep uncertaintyfor monocular visual odometry 摘要cvpr2020一篇關於視覺里程計和深度估計結合的文章，一作是很多人熟悉的楊楠大佬。這篇文章也是繼dvso又一篇dso與...
單目視覺定位測距的兩種方式
單目定位和雙目定位的選擇，我覺得主要還是成本和時間的考慮。之前也嘗試過雙目定位，感覺要更精準些，但雙目測距需要對兩幅影象進行影象變換和極線匹配，稍微耗時了一些。這幾天嘗試了一下單攝像頭進行測距定位，主要有兩個思路 1.定位測量插值得到每個畫素的實際座標 該方法總覺得有很大的問題 乙個是攝像頭安裝後就...