单目视觉里程计 opencv 代码

以下是使用OpenCV实现单目视觉里程计的示例代码：

import cv2
import numpy as np

# 读取相机内参矩阵
K = np.array([[718.8560, 0, 607.1928], [0, 718.8560, 185.2157], [0, 0, 1]])

# 初始化前一帧的角点
prev_pts = cv2.goodFeaturesToTrack(cv2.imread('image1.png', 0), maxCorners=200, qualityLevel=0.01, minDistance=30)

# 创建Lucas-Kanade光流跟踪器
lk_params = dict(winSize=(21, 21), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS | cv2.TERM_CRITERIA_COUNT, 30, 0.03))

# 读取图像序列并计算相机运动
for i in range(1, 10):
    # 读取当前帧
    curr_img = cv2.imread('image{}.png'.format(i), 0)

    # 计算光流
    curr_pts, status, err = cv2.calcOpticalFlowPyrLK(cv2.imread('image{}.png'.format(i - 1), 0), curr_img, prev_pts, None, **lk_params)

    # 选取跟踪成功的点
    good_new = curr_pts[status == 1]
    good_old = prev_pts[status == 1]

    # 估计本质矩阵和基础矩阵
    E, _ = cv2.findEssentialMat(good_new, good_old, K, cv2.RANSAC)
    F, _ = cv2.findFundamentalMat(good_new, good_old, cv2.RANSAC)

    # 从本质矩阵中恢复相机位姿
    _, R, t, _ = cv2.recoverPose(E, good_new, good_old, K)

    # 打印相机位移
    print(t)

    # 更新前一帧的角点
    prev_pts = good_new.reshape(-1, 1, 2)

这段代码假设图像序列已经存储在文件中，并且文件名为'image1.png'、'image2.png'、...、'image9.png'。代码使用cv2.goodFeaturesToTrack函数初始化前一帧的角点，并使用Lucas-Kanade光流跟踪器跟踪这些角点。然后，使用这些跟踪成功的点计算本质矩阵和基础矩阵，并从本质矩阵中恢复相机位姿。最后，更新前一帧的角点，并重复这个过程。