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使用COLMAP进行三维重构
提示 文章写完后 目录可以自动生成 如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一 COLMAP是什么 二 数据准备 2 1 数据采集 2 2 数据组织 三 重构 3 1 提取图像特征 3 2 特征点匹配 3 3 稀疏重建 SfM 3 4
计算机视觉
3d成像
最小二乘法——拟合平面方程(深度相机外参标定、地面标定)
1 最小二乘法 最小二乘法 又称最小平方法 是一种数学优化技术 它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配 利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据 并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小 最小二乘法还可用于曲线拟合 其他一
相机标定
opencv
3d成像
vtk
数学建模
evo安装、evo使用方法详细介绍使用教程,SLAM轨迹精度评估工具,如何用来评估ORB-SLAM2生成的轨迹精度,评估激光雷达SLAM与视觉SLAM的轨迹精度,量化SLAM的误差
evo在视觉SLAM中是一个极为有用的工具 对于论文党 科研党 工程党都非常有帮助 它可以用于评估SLAM输出的轨迹的精度 可以自动生成均值 方差 轨迹等等信息的图或者表 总之评估SLAM精度用它足以 它目前支持的公开数据集格式有 TUM
常用工具
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