【视觉SLAM14讲】【汇总】
【视觉SLAM14讲】【汇总】
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【slam十四讲】【整个库的安装】
- 第一讲东西少,就没记录
第二讲
- 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第二讲初识SLAM】【SLAM基础知识】【linux下C++编译】【cmake基础使用】
- 【Cmake】【Cmake实践】【cmake的使用学习记录】
第三讲和第四讲
- 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第三~四讲刚体运动、李群和李代数】【eigen3.3.4和pangolin安装,Sophus及fim的安装使用】【绘制轨迹】【计算轨迹误差】
- 【Eigen】【Eigen实践】【Eigen的使用学习记录】
- 【Sophus】【Sophus实践】【Sophus的学习使用记录】
- 【pangolin】【pangolin实践】【pangolin的学习使用记录】
第五讲
- 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第五讲~相机与图像】【opencv3.4.1安装】【OpenCV、图像去畸变、双目和RGB-D、遍历图像像素14种】
- 【Opencv】【OpenCV实践】【OpenCV的使用学习记录】【fmt学习记录】
- 【PCL】【PCL实践】【PCL的使用学习记录】
- 【错误解决】【SLAM14的cap5】【PCL库的pcl/visualization/pcl_visualizer.h的使用】【对‘pcl::visualizatio…’未定义的引用】
第六讲
- 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第六讲~非线性优化】【安装对应版本ceres2.0.0和g2o教程】【手写高斯牛顿、ceres2.0.0、g2o拟合曲线及报错解决方案】
- 【chrono】【chrono问题】【chrono的使用学习记录】【时间计时】
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- 【G2O】【G2O实践】【G2O的使用学习记录】
第七讲和第八讲
- 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅰ】【1OpenCV的ORB特征】【2手写ORB特征】【3对极约束求解相机运动】【4三角测量】【5求解PnP】【3D-3D:ICP】
- 【解决问题】【SLAM十四讲第7讲】【关于自己创建工程,遇到的CSparse警告的解决方案】
- 【slam十四讲第二版】【课后习题】【第七讲~视觉里程计Ⅰ】
- 【解决问题】【SLAM十四讲第7讲】【关于solvePnP()函数采用P3P方法解决报错的问题】
- 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第七讲~视觉里程计Ⅱ】【使用LK光流(cv)】【高斯牛顿法实现单层光流和多层光流】【实现单层直接法和多层直接法】
- 【slam十四讲第二版】【课后习题】【第七讲~视觉里程计Ⅱ】
第九讲
- 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第九讲~后端Ⅰ】【安装Meshlab】【BAL数据集格式】【ceres求解BA】【g2o求解BA】
- 【slam十四讲第二版】【课后习题】【第九讲~后端1】
第十讲
- 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第十讲~后端2】
- 【slam十四讲第二版】【课后习题】【第九讲~后端2】
第十一讲
- 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第十一讲~回环检测】【DBoW3的安装】【创建字典】【相似度检测】【增加字典规模】
- 【slam十四讲第二版】【课后习题】【第十一讲~回环检测】
- 【DBoW3】【DBoW3实践】【DBoW3的使用学习记录】
第十二讲
- 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第十二讲~建图】【实践:单目稠密重建】
- 【解决问题】【 error: ‘/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so‘】【库的链接】【工具apt-file-用来解决linux 下任何 lib 文件缺失】
第十三讲
- 【slam十四讲第二版】【课本例题代码向】【第十三讲~实践:设计SLAM系统】
- 【解决问题】【 error: ‘/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libGL.so‘】【库的链接】【工具apt-file-用来解决linux 下任何 lib 文件缺失】
- 【gflags】【gflags实践】【gflags的学习使用记录】
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- 视觉SLAM14讲——李群与李代数
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- 视觉SLAM14讲笔记分享——第三章【三维空间刚体运动】
这一章开始有一些数学公式上的推导和定义的理解,但是还不算太难
- 视觉SLAM14讲第三章学习笔记
文章目录 刚体运动 旋转矩阵 变换矩阵 旋转向量 欧拉角 四元数 如何表示旋转 刚体运动 一个物体,运动过后除位置与姿态外的自身条件不会变,变换后与变换前相差一个旋转和平移. 旋转矩阵 向量的内积:a ...
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2D-2D:对极几何(epipolar geometry) 对极约束 现在,假设我们从两张图像中,得到了一对配对好的特征点,像图7-7里显示的那样.如果我们有若干对这样的匹配点,就可以通过这些二维图像 ...
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