主要内容

结构从运动和视觉SLAM

立体视觉、三角测量、三维重建和视觉同步定位与测绘(vSLAM)

立体视觉是通过比较同一场景的两个或多个视图，从相机图像中恢复深度的过程。运动结构(Structure from Motion, SfM)是从一组二维图像中估计场景的三维结构的过程。视觉同步定位与测绘(Visual simultaneous localization and mapping, vSLAM)是指在同时测绘环境的同时，计算摄像机相对于其周围环境的位置和方向的过程。有关详细信息，请参见在MATLAB中实现可视化SLAM和结构从运动概述．

突出主题

特色的例子

立体视觉同步定位与绘图

立体视觉同步定位与绘图

处理来自立体相机的图像数据，以建立一个户外环境的地图，并估计相机的轨迹。
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三维仿真中无人机导航的立体视觉SLAM

三维仿真中无人机导航的立体视觉SLAM

开发一种基于立体摄像机的无人机视觉SLAM算法。
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单目视觉同步定位与测绘

单目视觉同步定位与测绘

视觉同步定位与测绘(vSLAM)。
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立体声视频的深度估计

立体声视频的深度估计

用校准的立体摄像机拍摄视频，并确定与摄像机的距离。
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未标定立体图像校正

未标定立体图像校正

计算两个未校准图像的校正。
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利用虚幻引擎仿真开发可视化SLAM算法

利用虚幻引擎仿真开发可视化SLAM算法

使用从虚幻引擎®仿真环境中获得的图像数据开发视觉同步定位和映射(SLAM)算法。
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用MATLAB介绍深度学习

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