问题标签 [visual-odometry]

我试图使用findEssentialMat函数来生成一个基本矩阵并不断得到一个空矩阵，即使概率非常低且阈值很高。我制作了可重现的代码，试图从静止图像中计算基本矩阵，但我仍然没有得到基本矩阵。我不确定为什么会这样。

代码：

输入：

输出（用 * 表示的标记）：

我正在使用为 MinGW 构建的 OpenCV 4.5.4

我的模型根据光流和深度估计估计相机位姿，我想使用 kitti 里程计数据集评估我的模型，有人知道如何进行此评估吗？另外，我从一篇研究论文中得到了这些结果，有人可以帮我解释这些值的含义吗？kitti里程计数据集的绝对轨迹误差评估

我现在正在研究里程计，想知道基于特征的方法是否需要图像金字塔。就我而言，图像金字塔可用于在基于特征的方法中获取尺度不变的特征点。例如，在 ORB 中，它实现了一个金字塔，以便获得比没有金字塔更多的特征点。

在直接方法中，它可以用来防止局部最小值，因为我们只寻找具有大梯度的对应补丁或点。

我的问题是，如果我使用 orb 特征提取器进行里程计，我需要使用图像金字塔吗？由于 ORB 已经完成了多分辨率的提取，我认为可能没有必要进行缩放。此外，我对其进行了测试，发现它在评估正确姿势方面没有任何改进。然而，我不确定是否是这种情况，或者我没有注意到的基于特征的方法的图像金字塔背后是否有任何原因。

我很担心这一点，需要你的帮助。提前致谢！