视觉SLAM笔记（30） 特征点法
视觉SLAM笔记（30） 特征点法
- 1. 特征点法
- 2. 特征点
- 3. ORB 特征
- 3.1. FAST 关键点
- 3.2. BRIEF 描述子
- 4. 特征匹配
1. 特征点法
视觉 SLAM 主要分为视觉前端和优化后端
前端也称为视觉里程计（VO）
它根据相邻图像的信息，估计出粗略的相机运动，给后端提供较好的初始值
VO 的实现方法，按是否需要提取特征，分为：
- 特征点法的前端
- 不提特征的直接法前端
基于特征点法的前端，长久以来（直到现在）被认为是视觉里程计的主流方法
它运行稳定，对光照、动态物体不敏感，是目前比较成熟的解决方案
从特征点法入手，了解如何提取、匹配图像特征点
然后估计两帧之间的相机运动和场景结构，从而实现一个基本的两帧间视觉里程计
2. 特征点
VO 的主要问题是如何根据图像来估计相机运动
然而，图像本身是一个由亮度和色彩组成的矩阵
如果直接从矩阵层面考虑运动估计，将会非常困难
所以，习惯于采用这样一种
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