Визуальная одновременная локализация и картография (vSLAM)

Визуальная инициализация карты SLAM, отслеживание, локальное отображение, обнаружение цикла и коррекция дрейфа

Визуальная одновременная локализация и картография (vSLAM), относится к процессу вычисления положения и ориентации камеры, относительно ее среды, одновременно сопоставляя среду. Процесс использует только визуальные входные параметры от камеры. Приложения для визуального SLAM включают дополненную реальность, робототехнику и автономное управление автомобилем. Для получения дополнительной информации см. Визуальный Обзор SLAM.

Функции

развернуть все

Обнаружьте, извлеките, и функции соответствия

`detectSURFFeatures`	Обнаружьте функции SURF и возвратите `SURFPoints` объект
`detectORBFeatures`	Обнаружьте ORB keypoints и возвратите `ORBPoints` объект
`extractFeatures`	Извлеките дескрипторы точки интереса
`matchFeatures`	Найдите соответствующие признаки
`matchFeaturesInRadius`	Найдите соответствие с функциями в заданном радиусе

Восстановите 3-D структуру

`triangulate`	3-D местоположения неискаженных соответствующих точек в стереоизображениях
`worldToImage`	Мир проекта указывает в изображение
`pointsToWorld`	Определите мировые координаты точек изображений

Оцените движение

`estimateGeometricTransform2D`	Оцените 2D геометрическое преобразование от соответствия с парами точки
`estimateGeometricTransform3D`	Оцените 3-D геометрическое преобразование от соответствия с парами точки
`estimateFundamentalMatrix`	Оцените основную матрицу от соответствующих точек в стереоизображениях
`estimateWorldCameraPose`	Оцените положение камеры от 3-D до 2D соответствий точки
`findWorldPointsInView`	Найдите мировые точки наблюдаемыми в поле зрения
`findWorldPointsInTracks`	Найдите мировые точки, которые соответствуют дорожкам точки
`relativeCameraPose`	Вычислите относительное вращение и перевод между положениями камеры

Оптимизируйте движение и 3-D структуру

`optimizePoses`	Оптимизируйте абсолютные положения с помощью относительных ограничений положения
`createPoseGraph`	Создайте график положения
`bundleAdjustment`	Совершенствуйте положения камеры и 3-D точки
`bundleAdjustmentMotion`	Совершенствуйте положение камеры с помощью корректировки пакета только для движения
`bundleAdjustmentStructure`	Совершенствуйте 3-D точки с помощью корректировки пакета только для структуры

Визуализация результатов

`imshow`	Отобразите изображение
`showMatchedFeatures`	Отобразите соответствующие характерные точки
`plot`	Постройте представления набора представления и связи
`plotCamera`	Постройте камеру в 3-D координатах
`pcshow`	Постройте 3-D облако точек
`pcplayer`	Визуализируйте передающие потоком 3-D данные об облаке точек

Управляйте данными

`imageviewset`	Управляйте данными для структуры от движения, визуальной одометрии и визуального SLAM
`worldpointset`	Справьтесь 3-D к 2D соответствиям точки
`indexImages`	Создайте индекс поиска изображений
`invertedImageIndex`	Поисковый индекс, который сопоставляет визуальные слова с изображениями
`bagOfFeatures`	Мешок визуального объекта слов