• LIBVISO2，也称为图书馆用于视觉测距法2是建立在一个快速及交叉平台C++图书馆用MATLAB包装计算的6自由度运动的一个运动单/立体照相机。

    立体声的版本是基于尽量减少再投影错误的稀疏的特征相匹配的，是相当一般性的(没有的运动模型或设置的限制，除了输入图像必须纠正和校准参数都已知)。

    该单的版本仍然是非常实验和使用的8点算法为基础矩阵的估计。 它进一步假设，照相机的移动是在一个已知的和固定的高度超过地面上(估计的比例)。

    由于8对应所需要的8点算法，更多RANSAC样本需要绘制的，这使得单的算法速度慢于立体声算法，对其中3个函件是足够的估计参数。

    最显着的差异LIBVISO1如下：

    ·不依赖外部图书馆了

    ·更高的要素密度(至多占地15000功能的比赛)

    ·匹配功能的速度的因素10(1.000特点采取~35ms)

    ·视觉测距法速度的因素100(4ms在1.000特征)

    ·还支持单egomotion估计现在

    ·单目的规模估计，假定一个固定摄像机的高度超过地面

    ·拥有可追踪短期间的时间

    ·结构从运动管道(3D重建)

  • LIBVISO2 भी जाना जाता है, के रूप में लाइब्रेरी के लिए दृश्य Odometry 2 बनाया गया है होना करने के लिए एक तेजी से और पार मंच C++ पुस्तकालय MATLAB के साथ रैपर कंप्यूटिंग के लिए 6 DOF गति की एक चलती मोनो/स्टीरियो कैमरा है ।

    स्टीरियो संस्करण पर आधारित है, कम से कम reprojection त्रुटि की विरल विशेषता से मेल खाता है और नहीं बल्कि सामान्य (कोई गति मॉडल या सेटअप प्रतिबंध सिवाय इसके कि इनपुट छवियों को सुधारा जाना चाहिए और अंशांकन मानकों में जाना जाता है).

    का एक संस्करण है, अभी भी बहुत प्रयोगात्मक और 8 सूत्री एल्गोरिथ्म के लिए मौलिक मैट्रिक्स अनुमान है । इसे आगे भी मानता है कि कैमरे में बढ़ रहा है एक ज्ञात और निश्चित ऊंचाई पर जमीन के लिए (आकलन के पैमाने पर).

    के कारण 8 पत्राचार के लिए आवश्यक 8-बिंदु एल्गोरिथ्म, कई और अधिक RANSAC नमूने तैयार करने की आवश्यकता है, जो बनाता है एक एल्गोरिथ्म की तुलना में धीमी स्टीरियो एल्गोरिथ्म के लिए, जो 3 पत्राचार कर रहे हैं पर्याप्त आकलन करने के लिए पैरामीटर ।

    सबसे महत्वपूर्ण अंतर करने के लिए LIBVISO1 कर रहे हैं के रूप में इस प्रकार है:

    · कोई निर्भरता पर बाहरी पुस्तकालयों अब

    · उच्च सुविधा घनत्व (अप करने के लिए 15.000 सुविधा के साथ मेल खाता है)

    · सुविधा मिलान गति के कारक 10 (1.000 सुविधाओं लेने के लिए ~35 एमएस)

    · दृश्य odometry गति के कारक 100 (4 एमएस 1.000 पर सुविधाओं)

    · का समर्थन करता है, आँख egomotion आकलन अब

    · आँख पैमाने का अनुमान संभालने के द्वारा एक निश्चित कैमरा ऊंचाई पर जमीन

    · सुविधाओं के साथ लगाया जा सकता समय की एक छोटी अवधि

    · संरचना-से-गति पाइपलाइन (3 डी)पुनर्निर्माण

  • LIBVISO2, also known as Library for Visual Odometry 2 is built to be a fast and cross-platform C++ library with MATLAB wrappers for computing the 6 DOF motion of a moving mono/stereo camera.

    The stereo version is based on minimizing the reprojection error of sparse feature matches and is rather general (no motion model or setup restrictions except that the input images must be rectified and calibration parameters are known).

    The monocular version is still very experimental and uses the 8-point algorithm for fundamental matrix estimation. It further assumes that the camera is moving at a known and fixed height over ground (for estimating the scale).

    Due to the 8 correspondences needed for the 8-point algorithm, many more RANSAC samples need to be drawn, which makes the monocular algorithm slower than the stereo algorithm, for which 3 correspondences are sufficent to estimate parameters.

    The most significant differences to LIBVISO1 are as follows:

    · No dependencies on external libraries anymore

    · Higher feature density (up to 15.000 feature matches)

    · Feature matching speed-up of factor 10 (1.000 features take ~35 ms)

    · Visual odometry speed-up of factor 100 (4 ms at 1.000 features)

    · Also supports monocular egomotion estimation now

    · Monocular scale estimated by assuming a fixed camera height over ground

    · Features can be tracked over a short period of time

    · Structure-from-Motion pipeline (3D reconstruction)