我目前正在尝试使用眼镜Vuzix star 1200 XLD和c ++构建桌面AR应用程序。 我已经对AR中使用的算法和着名的SDK进行了大量的研究，我发现visual SLAM是一种常用的算法。
所以，如果您使用它，我想得到一些反馈，我对任何有关用于跟踪和匹配的AR算法的建议持开放态度。
非常感谢！
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一年后......
SLAM不是算法，它是一种方法，是实现目标的分步。每个步骤都允许您选择许多合适的算法之一，每个算法都具有不同的特性，如性能，准确度等。
SLAM可以是视觉单眼SLAM（monoSLAM），SLAM的一个专门分支，与视觉测距有关。
您可以从特征检测器和描述符提取器算法开始，如FAST＆amp;简要。更多的算法可以做到这两点，比如ORB和AKAZE。
因此，您从图像中提取并描绘了一个点云。
然后你匹配两个（比如说连续的）帧的点，用匹配器，比如蛮力汉明距离匹配器，得到类似速度矢量的东西。
https://www.youtube.com/watch?v=G8XAHLJR8A4
然后应用像PnP求解器这样的算法来获得解释相对相机运动的旋转变换矩阵。现在，每个要素都有一个3D位置矢量。
您可以从检测到的特征中选择地标，开始构建一个3d点云基础地图，每个地图都有其错误分布。然后你应用一些捆绑调整，如sba。
这是低水平的起点。你想要建立一个有纹理的3D世界，你想要准确地关闭路径，你想要对运动部件（如人，车辆）的坚固性......
你梦寐以求的，在这里等待自己发展：）