Orb Weaver Web Leak: The Hidden Danger In Your Backyard

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作者从opencv2.4的orb改进了一版，比opencv里的orb多了一个网格处理，尽量保证每小块图像都能提到特征，避免了局部特征点不足的情形。 据我个人的测试 (Thinkpad T450 i7)，在640x480的图像中提取500orb约用时13ms左右，匹配精度可以接受，满足实时性要求。 尺度不变性（ORB本身具有的特点） 旋转不变性（ORB本身具有的特点） 分布均匀（ORB-SLAM的实现） 感悟 看完了ORB-SLAM3中关于特征提取的实现代码，深感做科研和算法的不易。 在论文中轻轻带过的几句话在实现中就需要两千多行代码（虽然大部分是基于OpenCV的实现 ORB-SLAM的最大硬伤就是它用的是ORB特征。 ORB特征除了性能好一些，在各类任务上都没什么优势。 不知道有多少研究者仔细测试和比较过，其实传统特征描述子最好的还是SIFT（而且专利也到期了），后来的没一个能打的。 但SIFT检测开销大也是众所周知的。

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1.orb: 源自拉丁语 orbis，意思是“环、圆、盘”，后来特指“天体、世界”。 用法： 文学与诗歌： 指代天体，如太阳、月亮、星辰，带有崇高和诗意的色彩。 例：The moon was a silvery orb in the night sky. （月亮是夜空中的一个银色球体。 ） 0. 笔者个人体会 无论是ORB、SIFT这样的手工特征点，还是SuperPoint这类基于深度学习的特征点，都在SLAM和SfM中应用广泛。 但这些方法都已经很早了， 有没有什么算法可以对它们进行二次强化，并且还能在嵌入式设备上使用呢？ ORB_SLAM3编译的坑我都踩了一些！ 最近一直在学习ORB_SLAM2源码感觉真是一个大工程，敬畏！ 建议学习ORB_SLAM3要从基础的开始，这是一个系列。 第一个版本 ORB_SLAM 是只有普通针孔摄像头单目的SLAM系统 第二个版本 ORB_SLAM2 加了双目和RGBD

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为什么工程上选择VINS而不是ORB-SLAM？ 本人做无人机自主导航，发现很多公司在工程上是用VINS（VINS-Mono或VINS-Fusion）做里程计，而不是ORB-SLAM，但是据我了解OR… 显示全部 关注者 310

ORB-SLAM-VI首次提出一种能够通过短期、中期和长期数据关联来复用地图的视觉-惯性SLAM系统，它将数据关联用于基于IMU预积分的精确局部视觉-惯性BA中。 然而，它的IMU初始化技术速度太慢，需要耗费15秒，这降低了鲁棒性和精度。 orb 命令还提供了其他一些特性，比如可以在虚拟机中 push 或 pull 来传输文件。 目前的一些局限 OrbStack 虚拟的 Linux 是不支持 GUI 的，不过这也不妨碍，我想大部分开发应该只会使用命令行去管理 Linux 运行环境吧。