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项目简介
DSO（Direct Sparse Odometry）是一种基于直接法的视觉里程计方法，可用于估计相机的位姿和场景的结构。此方法直接处理原始图像像素数据，避免了特征点提取和匹配过程，提升了算法的实时性与准确性。
项目的主要特性和功能
- 直接法处理：直接处理图像像素数据，避免特征点提取和匹配，提高实时性与准确性。
- 稀疏优化：采用稀疏优化算法，仅保留对位姿估计贡献大的特征点，减少计算量。
- 实时性能：能在实时或接近实时的速度下运行，适用于对实时性要求高的场景。
- 鲁棒性：对光照变化和动态场景有较强鲁棒性，可在不同环境稳定运行。
- 多线程支持：利用多线程技术实现并行处理，提高计算效率。
- 可视化工具：项目包含可视化工具，用于展示算法运行结果和性能。
安装使用步骤
1. 环境配置
安装必要的依赖库，如OpenCV、Eigen3、Pangolin等。
bash
sudo apt-get install libsuitesparse-dev libeigen3-dev libboost-all-dev
sudo apt-get install libopencv-dev
安装Pangolin：
bash
cd Pangolin
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
sudo make install
2. 代码编译
使用CMake构建系统编译DSO源代码。
bash
cd dso
mkdir build
cd build
cmake ..
make -j4
3. 数据准备
准备图像序列和相机校准参数。可从TUM mono dataset下载数据集。
4. 运行程序
运行DSO程序，输入图像序列和校准参数，开始位姿估计。
bash
bin/dso_dataset \
files=XXXXX/sequence_XX/images.zip \
calib=XXXXX/sequence_XX/camera.txt \
gamma=XXXXX/sequence_XX/pcalib.txt \
vignette=XXXXX/sequence_XX/vignette.png \
preset=0 \
mode=0
5. 结果展示
使用可视化工具查看位姿估计结果。
注意事项
- 确保所有依赖库正确安装和配置。
- 运行程序前，确保输入数据正确。
- 根据实际情况调整算法参数设置，以获得最佳性能和结果。
- 处理大规模图像序列时，注意内存和计算资源分配。
下载地址
点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】