COLMAP FRAMEWORK

주요 Function and Module

SIFTGPU

Spatial Matching

REFERENCE Utlilzing COLMAP

https://github.com/XYZ-qiyh/colmap_sparse_recon

https://github.com/erupnik/colmap_uti

https://github.com/yuancaimaiyi/colmap-fusion-gps

https://github.com/zhoumingchaoslam/colmap_gps

https://github.com/yuancaimaiyi/Mapping-base-lidar-pose-or-vslam-pose

https://blog.csdn.net/slzlincent/article/details/122438033

ldconfig checks the header and filenames of the libraries it encounters when determining which versions should have their links updated.

sudo ldconfig

CI/CD를 통해 패키지를 업데이트를 하면, 특정 share folder에 Lib(Object File)과 Config를 생성하게 하고 싶다. 그렇다면 CMake에 아래와 같이 원하는 Lib과 폴더를 추가하면 끝!

install(TARGETS {add_library_lib} DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_LIB_DESTINATION})

install(TARGETS {add_library_lib} DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_LIB_DESTINATION})

install(TARGETS {add_library_lib} DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_LIB_DESTINATION})

install(TARGETS {executable_exe} DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_BIN_DESTINATION})

install(TARGETS {add_library_lib} DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_LIB_DESTINATION})

install(DIRECTORY launch/

DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_SHARE_DESTINATION}/launch

PATTERN ".svn" EXCLUDE)

# install(DIRECTORY include/

# DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_SHARE_DESTINATION}/include

# PATTERN ".svn" EXCLUDE)

install(DIRECTORY cfg/

DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_SHARE_DESTINATION}/cfg

PATTERN ".svn" EXCLUDE)

install(DIRECTORY scripts/

DESTINATION ${CATKIN_PACKAGE_SHARE_DESTINATION}/scripts)

Homo에 대한 이해

Homo 즉, 선형성을 가졌다라고 이해하면된다. 선형성을 가졌다는 unique solution이 있고 Singularity가 아니기 때문에 우리가 풀고자하는 문제들에 주어진 value와 미지수에 관한 관계식을 구할 수 있고, 표현할 수있는 사람이 문제를 풀 수 있다라는 뜻이다.

HomoGraphy

In the field of computer vision, any two images of the same planar surface in space are related by a homography(单应性).

즉, homography를 통해서 Perspective transformation(Bird Eyes View 처럼 이미지를 눞혀서 보고)이 가능하고 파라노마 처럼 이미지를 스티칭 할 수 있다.

This has many practical applications.

예시로,

homography 를 적용하지 않는다면 어떻게 될까? 원근법으로 인해 빨간색칸의 pixel 기울기 값은 정말 클 것이고 그에 반에 멀리있는 파란색칸의 pixel 기울기의 변화량은 미미할 것이다.

homography를 쓴다면 상응하는 피처에 대해 원근법을 표현할 수 있다.

Visual SLAM에서는

카메라 A와 B에서 바라보는 물체의 상의점 p에 대해서, A에서 p를 바라보는 것을 카메라 좌표 X1, B에서 p를 바라보는 것은 카메라 좌표 X2라고 할때, 두 카메라간에 선형관계(Transformation Matrix)가 HomoGraphy를 통해 homogeneous coordinate상으로 표혐 및 매칭을 시킬 수 있다.

REFERENCE

Opencv Tutorial homography

Perspective Transformation

homography 한글 설명

G2O : Graph Optimization(As a Non Linear Least Square Problem Solver)

G2O Function Explanation

https://blog.csdn.net/ziliwangmoe/article/details/81460392

chi2是最小二乘问题中该边的代价，omega是该边的信息矩阵

Easy to use G2o Tutorial

https://fzheng.me/2016/03/15/g2o-demo/

Deep Dive in G2O Programming

G2O Simple example

REFERENCE

G2O 논문

각종 SLAM Solver

G2O Book

Easy Explain G2O with example