vins中的特徵點
a.特徵提取中的類
struct img_msg
將特徵提取的點送到特徵點管理中(結構體img_msg to matrix)
shared_ptr
imu_msg
(new
imu_msg()
);map<
int, vectorint, eigen::matrix<
double,7
,1>>
>> image;
for(
unsigned
int i =
0; i < img_msg-
>points.
size()
; i++
)
//關鍵幀和該幀的imu預積分
class
imageframe
, is_key_frame
; map<
int, vectorint, eigen::matrix<
double,7
,1>>
>> points;
double t;
//時間戳
matrix3d r;
vector3d t;
integrationbase *pre_integration;
bool is_key_frame;
}
map<
double
, imageframe> all_image_frame;
//關鍵幀時間戳和關鍵幀資訊
將影象提取的特徵點放到特徵點管理中的類
featureperframe f_per_fra
(id_pts.second[0]
.second, td)
//second[0]表示第乙個相機
這裡呼叫了featureperframe 建構函式(起到橋梁作用)
featureperframe
(const eigen::matrix<
double,7
,1>
&_point,
double td)
1.特徵點管理中的類
//特徵點的基本資訊
class
featureperframe
class
featureperid
class
featuremanager
2.sfmfeature類
struct sfmfeature
特徵點匹配
一 特徵點 角點 匹配 影象匹配能夠應用的場合非常多,如目標跟蹤,檢測,識別,影象拼接等,而角點匹配最核心的技術就要屬角點匹配了,所謂角點匹配是指尋找兩幅影象之間的特徵畫素點的對應關係,從而確定兩幅影象的位置關係。角點匹配可以分為以下四個步驟 1 提取檢測子 在兩張待匹配的影象中尋找那些最容易識別的...
xgboost gbdt特徵點分烈點
lightgbm與xgboost的區別 於 切分演算法 切分點的選取 占用的記憶體更低,只儲存特徵離散化後的值,而這個值一般用8位整型儲存就足夠了,記憶體消耗可以降低為原來的1 8。降低了計算的代價 預排序演算法每遍歷乙個特徵值就需要計算一次 的增益,而直方圖演算法只需要計算k次 k可以認為是常數 ...
角點特徵檢測
1 何為 角點 對角點可以從兩個不同的角度定義 角點是兩個邊緣的交點 角點是鄰域內具有兩個主方向的特徵點。角點所在的區域通常也是影象中穩定的 資訊豐富的區域,這些區域可能具有某些特性,如旋轉不變性 尺度不變性 仿射不變性和光照亮度不變性。因此,在計算機視覺和數字影象領域,研究角點具有重要的意義。2 ...