SLAM 是如何提取地标的？
how does SLAM extract landmarks?
在“slam for dummies”教程中，使用了激光扫描仪，并展示了两种地标提取方法。
但大多数实用的 SLAM 实现都是基于相机图像。在这些应用程序中如何提取地标？ Durrant-Whyte paper 没有提到它，我找不到包含地标提取的端到端演示项目。
通常地标是 image/frame 中的许多明显的特征，例如斑点或角。计算机视觉的显着特征本身就是一门艺术。有几十种不同的方法来提取、描述和匹配这些特征（你显然需要在不同的框架中识别它们）。
Wikipedia has an overview and here你在手机上看到一个实用的SLAM实现的视频运行phone（给优秀大学的一点点广告：）。
对于图像，他们使用像 SURF or ORB. ORB SLAM 这样的特征匹配算法，最流行的开源 SLAM 解决方案之一仅使用 ORB 特征提取。
在vision-based个应用中，首先检测特征（兴趣点）。特征描述步骤仅检测显着特征，如角、斑点等，单独使用没有意义。特征描述符标识场景中的每个特征。从这一刻起，您可以选择您想要的作为地标，同时牢记您的 SLAM 算法。
在“slam for dummies”教程中，使用了激光扫描仪，并展示了两种地标提取方法。
但大多数实用的 SLAM 实现都是基于相机图像。在这些应用程序中如何提取地标？ Durrant-Whyte paper 没有提到它，我找不到包含地标提取的端到端演示项目。
通常地标是 image/frame 中的许多明显的特征，例如斑点或角。计算机视觉的显着特征本身就是一门艺术。有几十种不同的方法来提取、描述和匹配这些特征（你显然需要在不同的框架中识别它们）。
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对于图像，他们使用像 SURF or ORB. ORB SLAM 这样的特征匹配算法，最流行的开源 SLAM 解决方案之一仅使用 ORB 特征提取。
在vision-based个应用中，首先检测特征（兴趣点）。特征描述步骤仅检测显着特征，如角、斑点等，单独使用没有意义。特征描述符标识场景中的每个特征。从这一刻起，您可以选择您想要的作为地标，同时牢记您的 SLAM 算法。