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ORB-SLAM学习---Frame结构分析  

2016-10-10 10:56:53|  分类: SLAM |  标签: |举报 |字号 订阅

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一、成员变量

std::vector<cv::KeyPoint> mvKeys; //仅用于可视化

std::vector<cv::KeyPoint> mvKeysUn; //系统后续处理使用此校正过的点(原始图像一般存在畸变,要进行畸变校正)

存储key point 数据。每次捕捉到新的图像image,即调用(*mpORBextractor)(image, mvKeys, mDescriptors)填充key point 数据及其描述符数据。

cv::Mat mDescriptors;

存储了所有key point的描述符,一行代表一个key point 描述符(256位)。

std::vector<Mappoint*> mvpMapPoints;

此指针数组和key point结构关联,若没关联则为空指针。构造函数中初始化位NULL指针。

std::vector<std::size_t> mGrid[FRAME_GRID_COLS][FRAME_GRID_ROWS];

FRAME_GRID_COLS=64;FRAME_GRID_ROWS=48;和key point相关的一个cell结构。Key points are assigned to cells in a grid to reduce matching complexity when projecting Mappoints. 该cell将图像进行网格化,变为64*48大小,根据key point的位置将其存储在改网格中。如图像大小为640*480,网格化后每个小网格的大小为10*10,若key point的坐标为(64,48),则存储在mGrid[6][4]向量列表中。

DBoW2:BowVector mBowVec; //class BowVector: public std::map<WordId, WordValue>

DBoW2:FeatureVector mFeatVec; //std::map<NodeId, std::vector<unsigned int> >

BoW相关的两个变量。成员函数ComputeBoW中填充这两个变量。
mBowVec存储当前图像所包含的视觉单词。其中,WordId来自于离线生成的视觉字典,WordValue的值是累加的,初始值来自于视觉字典,出现次数越多,该值越大。mBowVec是图像的整体描述向量。
mFeatVec存储图像特征点和词汇树的第4层节点的对应关系。其中,NodeId是word所在分支树的level 4 节点ID,std::vector<unsigned int> 中存储了和该节点相关的所有ORB特征。

二、成员函数

bool PosInGrid(cv::KeyPoint &kp, int &posX, int &posY)

该函数确定key point (kp)在cell中的位置,结果存储在(posX, posY)中。

void ComputeBoW()

调用ORBVocabulary的transform函数根据输入的Descriptor生成bag of words向量。
实际调用参数transform(vCurrentDesc,mBowVec,mFeatVec,4); vCurrentDesc为输入参数,其余两个均为输出参数。查找当前特征对应的word时,从词汇树的根节点(level 0)直到叶子节点(level 6)进行深度遍历,找到最接近的节点即往下一层遍历,直到找到word。在遍历的过程中记录level 4(函数的第四个参数) 中最接近的节点id,这个id被存储在mFeatVec中(NodeId部分)。
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