使用OpenCV进行视觉里程计（又称自我运动估计）

Question

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我计划实现一个具有增强现实功能的应用程序。其中之一需要进行自我运动估计。只有相机在移动，在一个固定物体的空间中（没有或只有小部分会移动，因此可以忽略）。

因此，我搜索并阅读了很多资料，并偶然发现了OpenCV。维基百科明确指出它可用于自我运动估计。但我找不到任何关于它的文档。

我是否需要使用OpenCV的对象检测方法自己实现自我运动算法？（我认为这将非常复杂，因为物体将以不同的速度移动，这取决于它们与相机的距离。而且我还需要考虑旋转。）
如果是这样，我应该从哪里开始？是否有一个支持缩放和旋转的Kanade-Lucas-Tomasi特征跟踪器的良好代码示例？

附言：我也知道类似vuforia这样的基于标记的框架，但使用标记会限制可能的视点，所以我想避免使用。

更新2013-01-08：我了解到自运动估计更为人所知的是视觉里程计。因此，我更新了标题。

- Christian Strempfer

2个回答

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自我运动（或视觉里程计）通常基于光流，OpenCv具有一些用于计算光流的运动分析和对象跟踪函数（与特征检测器如cvGoodFeaturesToTrack()配合使用）。

这个例子可能会有用。

虽然不是完整的解决方案，但至少可以让您朝着正确的方向前进。

- WildCrustacean

我担心我必须自己实现这个算法。 :-/ - Christian Strempfer

@ChristianStrempfer 你好。我想知道你是如何解决问题的。你能发一下代码吗？ - Clive

@Clive：我实现了一个简单的Android应用程序，用于跟踪视觉特征。我得出结论，移动电话还不足以支持里程计，因为我无法分析足够的每秒帧数来支持即使是缓慢的运动，并且电池很快就会耗尽。因此，我没有实现里程计算法。 - Christian Strempfer

@ChristianStrempfer 感谢您提供的信息。 - Clive

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可以查看英文原文，
原文链接

- Luca Del Tongo · Accepted Answer

您可以在这里找到基于光流的单目视觉里程计的很好的实现（链接）。

它使用emgucv（C# opencv包装器）编码，但是您将不会在将其转换回纯opencv时遇到任何问题。