主要目標：
slam系統分為前端和後端，前端也稱為視覺里程計。
視覺里程計根據相鄰影象的資訊估計出粗略的相機運動，給後端提供較好的初始值。
視覺里程計的演算法主要分為兩大類：特徵點法和直接法。
特徵點法的優點：穩定，對光照、動態物體不敏感。
視覺里程計的核心問題是如何根據影象估計相機運動。
影象本身是乙個由亮度和色彩組成的矩陣，如果直接從矩陣層面考慮運動估計，很困難。
比較好的做法：從影象中選取比較有代表性的點。這些點在相機視角發生少量變化後會保持不變，於是我們能在各個影象中找到相同的點。然後，在這些點的基礎上，討論相機位姿估計問題，以及這些點的定位問題。
這些點稱為路標，亦即視覺slam中的影象特徵。
特徵是影象資訊的另一種數字表達形式。(理解一下)
特徵點在相機運動之後保持穩定。
特徵點是影象裡一些特別的地方。我們可以把影象中的角點、邊緣和區塊都當成影象中有代表性的地方。
影象中的角點、邊緣相比於畫素塊而言更加"特別"，在不同影象之間的辨識度更強。
所以，一種直觀的提取特徵的方式就是在不同影象間辨認角點，確定他們的對應關係。角點就是所謂的特徵。
2023年以前提出的演算法有：harris角點、fast角點、gftt角點。
存在的問題：大多數應用中，單純的角點依然不能滿足需求。例如，從遠處看上去是角點的地方，當相機離近以後可能就不顯示為角點了。或者，當旋轉相機時，角點的外觀會發生變化，我們就不容易辨認那是同乙個角點了。
所以，更優秀的(更穩定的)區域性影象特徵被設計出來了。
sift、surf、orb等。
它們擁有如下性質：
可重複性(repeatability):相同的特徵可以在不同的影象中找到。
可區別性(distinctiveness):不同的特徵有不同的表達。
高效率(efficiency):同一影象中，特徵點的數量應遠小於畫素的數量。
本地行(locality):特徵僅與一小片影象區域相關。
特徵點由關鍵點(key-point)和描述子(descriptor)兩部分組成。
提取關鍵點，計算描述子。
關鍵點是指該特徵在影象裡面的位置，有些特徵點還具有朝向、大小等資訊。
描述子通常是乙個向量，按照某種認為的設計方式，描述了該關鍵點周圍畫素的資訊。
描述子是按照「外觀相似的特徵應該有相似的描述子」的原則設計的。
因此，只要兩個特徵點的描述子在向量空間上的距離相近，就可認為它們時相同的特徵點。
以上大概說完了特徵點的特點，接下來詳細了解下。
sift(尺度不變特徵變換，scale-invariant feature transform)非常經典，充分考慮了在影象變換**現的光照、尺度、旋轉等變化，但是計算量比較大。
為了實時性，考慮降低精度和魯棒性。如fast關鍵點屬於計算特別快的一種關鍵點(其沒有描述子)。orb(oriented fast and rotated brief)特徵則是目前非常具有代表性的實時特徵。它改進了fast檢測子不具有方向性的問題，並採用速度極快的二進位制描述子brief(binary robust independent elementary feature),使特徵提取的環節大大加速。
orb特徵子在具有旋轉、尺度不變性的同時，速度上也不錯。
下面主要講一下orb特徵(再回憶下上面的內容)
所以在，第一遍檢測以後，還需要非極大值抑制，在一定區域內僅保留響應極大值的點，避免角點集中的問題。
什麼是非極大值抑制？理解下這個操作。
fast是真特麼快~
但是問題也很明顯。
可以這麼理解麼？orb再提取關鍵子這一步有兩個改進(相對fast 灰度值心法--旋轉不變性，構建影象金字塔--尺度不變性)。
暴力匹配、快速最近鄰匹配、knn匹配。回頭總結下。
視覺slam14講 第1234講總結
slam主要完成的兩個問題是 完成slam依賴sensor 機械人本體上的sensor 主流方向，限制少 完整的乙個slam流程圖 slam中的數學描述包括兩個方程 描述剛體在空間中的旋轉有如下幾種方式 可以使用eigen庫進行相互轉換 對於描述剛體的運動我們已經可以使用李群 lie group 來...
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