Python Visual Odometry 项目教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/py/python-visual-odometry 1. 项目的目录结构及介绍
python-visual-odometry/
├── .gitignore
├── Chapter 1 - Overview.md
├── Chapter 10 - RANSAC & Bundle Adjustment.ipynb
├── Chapter 11 - Visual Odometry Visual SLAM.ipynb
├── Chapter 12 - Feature Tracking.ipynb
├── Chapter 13 - Dense 3D Reconstruction.ipynb
├── Chapter 14 - Place Recognition.ipynb
├── Chapter 16 - Visual inertial fusion.ipynb
├── Chapter 17 - Event based vision.ipynb
├── Chapter 2 - Optics.ipynb
├── Chapter 3 - Camera Projection.ipynb
├── Chapter 4 - Camera Calibration.ipynb
├── Chapter 4 - Camera Calibration.md
├── Chapter 5 - Image Filtering.ipynb
├── Chapter 6 - Point Feature Detection.ipynb
├── Chapter 7 - Point Feature Description & Matching (FAST, SIFT, SURF).ipynb
├── Chapter 8 - Stereovision Trinagulation Feature Correspondance Disparity Map.ipynb
├── Chapter 9 - Structure from Motion.ipynb
├── Exam_Questions.ipynb
├── LICENSE
├── Lexicon.md
├── README.md
└── torus.png
目录结构介绍
- .gitignore: Git 忽略文件配置。
- Chapter 1 - Overview.md: 项目概述文档。
- Chapter 10 - RANSAC & Bundle Adjustment.ipynb: RANSAC 和 Bundle Adjustment 的实现。
- Chapter 11 - Visual Odometry Visual SLAM.ipynb: 视觉里程计和视觉SLAM的实现。
- Chapter 12 - Feature Tracking.ipynb: 特征跟踪的实现。
- Chapter 13 - Dense 3D Reconstruction.ipynb: 密集3D重建的实现。
- Chapter 14 - Place Recognition.ipynb: 地点识别的实现。
- Chapter 16 - Visual inertial fusion.ipynb: 视觉和惯性融合的实现。
- Chapter 17 - Event based vision.ipynb: 基于事件的视觉的实现。
- Chapter 2 - Optics.ipynb: 光学相关内容。
- Chapter 3 - Camera Projection.ipynb: 相机投影相关内容。
- Chapter 4 - Camera Calibration.ipynb: 相机标定相关内容。
- Chapter 4 - Camera Calibration.md: 相机标定文档。
- Chapter 5 - Image Filtering.ipynb: 图像滤波相关内容。
- Chapter 6 - Point Feature Detection.ipynb: 点特征检测相关内容。
- Chapter 7 - Point Feature Description & Matching (FAST, SIFT, SURF).ipynb: 点特征描述和匹配相关内容。
- Chapter 8 - Stereovision Trinagulation Feature Correspondance Disparity Map.ipynb: 立体视觉、三角测量、特征对应和视差图相关内容。
- Chapter 9 - Structure from Motion.ipynb: 运动结构相关内容。
- Exam_Questions.ipynb: 考试问题相关内容。
- LICENSE: 项目许可证文件。
- Lexicon.md: 词汇表文档。
- README.md: 项目介绍和使用说明文档。
- torus.png: 示例图像文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的主要启动文件是 .ipynb 文件，这些文件是 Jupyter Notebook 文件，包含了项目的各个模块的实现代码和说明。用户可以通过 Jupyter Notebook 打开这些文件，逐个运行和学习。
3. 项目的配置文件介绍
项目中没有明确的配置文件，但用户可以通过修改 .ipynb 文件中的代码来调整项目的参数和配置。例如，在相机标定模块中，用户可以修改相机参数或图像路径来适应不同的实验环境。
通过以上内容，用户可以了解项目的目录结构、启动文件和配置方式，从而更好地理解和使用该项目。