计算机视觉与深度学习 ｜ 视觉里程计算法综述（传统+深度）
视觉里程计算法综述
- 1. 算法分类与原理
- 1.1 传统几何方法
- 1.2 深度学习方法
- 2. 关键公式与模型
- 2.1 本征矩阵分解
- 2.2 深度学习模型架构
- 3. 代码实现与开源项目
- 3.1 传统方法实现
- 3.2 深度学习方法实现
- 4. 挑战与未来方向
- 总结
- 传统视觉里程计算法综述
- 1. 算法分类与核心原理
- 1.1 特征点法
- 1.2 直接法
- 2. 经典算法与公式详解
- 2.1 特征点法代表：ORB-SLAM
- 2.2 直接法代表：SVO（半直接法）
- 2.3 点线融合方法：EDPLVO
- 3. 代码实现与开源项目
- 3.1 特征点法实现
- 3.2 直接法实现
- 4. 挑战与改进方向
- 总结
- 基于深度学习的视觉里程计算法综述
- 一、算法分类与核心原理
- 二、关键公式与模型
- 三、代码实现与开源项目
- 四、挑战与未来方向
- 总结
1. 算法分类与原理
视觉里程计（Visual Odometry, VO）通过分析连续图像帧间的几何或深度学习特征，估计相机的运动轨迹。其核心方法可分为传统几何方法和基于深度学习的方法。
1.1 传统几何方法
原理：
传统方法通过特征提取、匹配和运动估计实现位姿解算。关键步骤包括：
- 特征检测与匹配：使用SIFT、ORB等算法提取特征点，并通过RANSAC剔除离群点。
- 运动估计：根据匹配特征点计算本征矩阵（Essential Matrix）或单应矩阵（Homography Matrix）。例如，对极约束公式为：
p ′ T