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Structure acquise à partir du mouvement et du SLAM visuel

Vision stéréo, triangulation, reconstruction 3D et localisation et cartographie visuelles simultanées (vSLAM)

La vision stéréo est le processus consistant à récupérer la profondeur des images des caméras en comparant plusieurs vues de la même scène. La structure acquise à partir du mouvement (SfM) est le processus consistant à estimer la structure 3D d’une scène à partir d’un jeu d’images 2D. La localisation et la cartographie visuelles simultanées (vSLAM) consistent à calculer la position et l’orientation d’une caméra par rapport à son environnement tout en cartographiant ce dernier. Pour plus de précisions, veuillez consulter Implement Visual SLAM in MATLAB et What is Structure from Motion?.

Sélection de sujets

Catégories

Vision stéréo
Rectification stéréo, disparité et reconstruction 3D dense
Structure acquise à partir du mouvement
Reconstruction 3D à partir de plusieurs vues
vSLAM
Localisation et cartographie simultanées visuelles (vSLAM) monoculaires, stéréo et RGB-D

Exemples présentés

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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