OpenCV4环境下的ORB-SLAM2源码编译指南

资源摘要信息:"支持OpenCV4的ORB-SLAM2源码" 知识点: 1. OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。它具有超过2500个优化算法，这些算法可以在广泛的领域中使用，包括图像处理、计算机视觉、视频分析、图像识别等。 2. OpenCV4是OpenCV的一个版本，它在之前的版本基础上进行了改进和优化，提供了更多的功能和更好的性能。其中，OpenCV4中的DNN模块被引入，支持了深度学习的功能，使得OpenCV的图像处理能力得到了进一步的提升。 3. ORB-SLAM2是一个开源的实时SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同时定位与建图）系统，它可以在单目、双目和RGB-D相机上运行。ORB-SLAM2使用了ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）特征来实现视觉SLAM。 4. SLAM技术是机器人导航的关键技术之一，它允许机器人在未知环境中进行定位和地图构建。SLAM技术可以分为两类：基于滤波的方法和基于图优化的方法。ORB-SLAM2属于基于图优化的方法。 5. ORB特征是一种非常有效的图像特征描述子，它是由FAST角点检测器和BRIEF描述子组合而成的。相比于传统的方法，ORB特征具有更高的提取速度和更强的旋转不变性。 6. OpenCV4支持的ORB-SLAM2源码，意味着可以在OpenCV4环境下编译和运行ORB-SLAM2。这为研究和应用ORB-SLAM2提供了便利，同时也为使用OpenCV4进行计算机视觉和SLAM技术的研究和开发提供了强大的支持。 7. 编译OpenCV4支持的ORB-SLAM2源码，需要在配置文件中设置好OpenCV4的相关路径，然后使用CMake进行编译。编译成功后，就可以在OpenCV4环境下运行ORB-SLAM2，进行实时的SLAM实验。 8. ORB-SLAM2的应用范围非常广泛，包括机器人导航、增强现实、虚拟现实、自动驾驶、无人机等。通过使用ORB-SLAM2，这些应用可以在未知环境中进行准确的定位和地图构建，从而提高其性能和可靠性。