VIO 知识面广，公式繁多复杂，初学者入门时间长且不容易掌握，半途而废者居多，这也导致熟练掌握 VIO 的 SLAMer并不多，企业相关人才需求缺口较大。为此，贺一家与高博在深蓝学院联合推出了『从零开始手写VIO』课程。通过这门课程，我们将详细讲解VIO的实现细节。更重要的是，课程将手写后端作为重点。 从零手写VIO课程知识点整理

ORB-SLAM2 windows下免配置第三库，工程已配置好，下载配置好图片路径即可直接运行

里面有直接采用c++一步一步计算orb特征的过程，可以帮助理解如何计算orb特征，还有slam中如何将计算得到的本征矩阵分解为旋转矩阵和平移向量。

Video Copilot其中一款三维星球3D球体ORB AE插件。它已经成为一个完整的3D行星产生器，包括基于物理的着色器，大气功能，定制的地形凹凸贴图，环境反射，自动阴影照明，GPU加速等等。并附带从头开始使用与Element 3D相似的方法来制作3D行星教程。当然不用说，Orb插件的功能肯定比这里演示的还要多。 【ORB功能介绍】 1.真实物理渲染效果： – 环境反射贴图 – 运动模糊 – 高级贴图UV设置 2.明度阴影遮罩设置 3.白天夜晚随意切换： – 基于明度调节 – 明度设置 – AE内置灯光控制 4.360°全景渲染： – 无限星空背景环境

ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras ORB-SLAM2: an Open-Source SLAM System for Monocular, Stereo and RGB-D Cameras

orb算法matlab代码您好，谢谢您的光临。 我是Siddhant Kapil，他是一位好奇的软件开发人员，喜欢探索新技术并将其用于解决现实世界中的挑战性用例。 我在设计算法和后端开发方面经验丰富，并且在前端开发方面经验丰富。 我也在磨练机器学习和数据科学领域的技能。 关于我的更多信息 我是UMBC大学的一年级研究生，攻读计算机科学硕士学位。 我估计的毕业日期是2021年5月。截止目前，我的GPA为4。我主要感兴趣的领域是算法和机器学习。 在UMBC，我担任David Chapman教授的研究助理，负责设计一种新颖的深度学习算法，以生成类似于输入图像的图像。 加入UMBC之前，我曾在Nagarro Software Pvt担任高级助理。 我在设计各种软件工程和机器学习项目中发挥了作用。 我在Nagarro的日常工作是与ML专家紧密合作，并设计用于大型机器学习系统的数据处理管道。 技能专长 编程语言： Python，C＃，C / C ++，Java，JavaScript，MATLAB，GoLang。 技术： REST，Celery，Tensorflow.js，pySpark，NumPy

分别用SIFT、SURF、ORB做特征匹配要求用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图） 再使用RANSAC滤除离群点（参数自行调优）后用绿色线条画出两张图对应的匹配点（出3张图） 然后根据对应点分别计算图B到图A的单应变换矩阵（要求以矩阵形式清晰打印出来并截图，精度保留3位有效数字，出3张图） 根据计算的单应矩阵把第二张图变换到第一张图的坐标系下，与原图通过线性加权的方式融合（权重自行调优），可调用现成库，出3张图。

详解orb slam2的Tracking线程!

ORB_SLAM3官方标定文档的中文版

ORB-SLAM2 is a real-time SLAM library for **Monocular**, **Stereo** and **RGB-D** cameras that computes the camera trajectory and a sparse 3D reconstruction (in the stereo and RGB-D case with true scale). It is able to detect loops and relocalize the camera in real time. We provide examples to run the SLAM system in the [KITTI dataset](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php) as stereo or monocular, in the [TUM dataset](http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset) as RGB-D