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Structure from Motion und Visual SLAM

Stereo-Vision, Triangulierung, 3D-Rekonstruktion und vSLAM (Visual SLAM, visuelle simultane Lokalisierung und Kartierung)

Stereo-Vision ist ein Prozess, bei dem Tiefenwerte aus Kamerabildern ermittelt werden, indem zwei oder mehr Ansichten derselben Szene verglichen werden. Structure from Motion (SfM, Struktur aus Bewegung) ist ein Prozess zum Schätzen der 3D-Struktur einer Szene aus einer Reihe von 2D-Bildern. vSLAM (Visual SLAM, visuelle simultane Lokalisierung und Kartierung) ist ein Prozess zur Berechnung der Position und Ausrichtung einer Kamera relativ zur Umgebung, während zugleich die Umgebung kartiert wird. Weitere Einzelheiten finden Sie unter Implement Visual SLAM in MATLAB und What is Structure from Motion?.

Wichtige Themen

Kategorien

Stereo-Vision
Stereo-Entzerrung, Disparität und dichte 3D-Rekonstruktion
Structure from Motion
3D-Rekonstruktion aus mehreren Ansichten
vSLAM
Monokulare, Stereo- und RGB-D-vSLAM (Visual SLAM, visuelle simultane Lokalisierung und Kartierung)

Enthaltene Beispiele

Performant and Deployable Monocular Visual SLAM

Performant and Deployable Monocular Visual SLAM

Use visual inputs from a camera to perform vSLAM and generate multi-threaded C/C++ code.

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Monocular Visual-Inertial SLAM

Monocular Visual-Inertial SLAM

Perform SLAM by combining images captured by a monocular camera with measurements from an IMU sensor.

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Augmented Reality Using AprilTag Markers

Augmented Reality Using AprilTag Markers

Use marker-based augmented reality to render virtual content into a scene.

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Performant and Deployable Stereo Visual SLAM with Fisheye Images

Performant and Deployable Stereo Visual SLAM with Fisheye Images

Use fisheye image data from a stereo camera to perform VSLAM and generate multi-threaded C/C++ code.

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Depth Estimation from Stereo Video

Depth Estimation from Stereo Video

Detect people in video taken with a calibrated stereo camera and determine distance from the camera.

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Uncalibrated Stereo Image Rectification

Uncalibrated Stereo Image Rectification

Compute the rectification of two uncalibrated images.

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Develop Visual SLAM Algorithm Using Unreal Engine Simulation

Develop Visual SLAM Algorithm Using Unreal Engine Simulation

Develop a visual simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm using image data obtained from the Unreal Engine® simulation environment.

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Visual SLAM with RGB-D Camera

Visual SLAM with RGB-D Camera

Process RGB-D image data to build a map of an indoor environment and estimate the trajectory of the camera.

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Monocular Visual-Inertial Odometry (VIO) Using Factor Graph

Monocular Visual-Inertial Odometry (VIO) Using Factor Graph

Perform monocular visual-inertial odometry using tightly coupled factor graph optimization.

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