ORB-SLAM3 Initializer.cpp函数解读

作者: Liam

点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标”

干货第一时间送达

 

构造函数

Initializer::Initializer(const Frame &ReferenceFrame, float sigma, int iterations)参数: 参考帧(第一帧), 误差, 迭代次数 操作:读取参考帧的相机模型, 内参, 去畸变的特征点等传入参数

初始化:并行的计算前后两帧的本质矩阵和基础矩阵,选出来评分高的恢复旋转和平移

bool Initializer::Initialize(const Frame &CurrentFrame, const vector &vMatches12, cv::Mat &R21, cv::Mat &t21, vectorcv::Point3f &vP3D, vector&vbTriangulated) 参数: 当前帧(第二帧), 前后帧的匹配关系(), 参考帧到当前帧的旋转, 参考帧到当前帧的平移(==当前帧指向参考帧==), 三角化后的点, 特征是否被三角化过返回值:bool->初始化是否成功的标志 操作:

  • vMatches12中的匹配关系以<==第一帧特征索引,第二帧特征索引==>存储在mvMatches12中, 同时mvbMatched1[i]设置为true表示第一帧中该索引的特征点匹配成功
  • 从匹配中不重复的随机选择mMaxIterations组点,每组8个
  • 开两个线程同时计算单应和基本矩阵
  • 计算得分
  • 选择得分高的矩阵来恢复两帧位姿

寻找最优单应矩阵

void Initializer::FindHomography(vector&vbMatchesInliers, float &score, cv::Mat &H21) 参数: 匹配的Inliers, 最后的得分, 单应矩阵 操作:

  • 归一化
  • 利用选择的mMaxIterations组匹配点用八点法计算单应矩阵(ComputeH21(vPn1i,vPn2i))
  • 恢复初始尺度(归一化前的)
  • 保留最高得分的单应矩阵及对应的匹配内点

需要最优基础矩阵

void Initializer::FindFundamental(vector&vbMatchesInliers, float &score, cv::Mat &F21) 参数: 匹配的Inliers, 最后的得分, 基础矩阵 操作:

  • 归一化
  • 利用选择的mMaxIterations组匹配点用八点法计算基础矩阵(ComputeF21(vPn1i,vPn2i))
  • 恢复初始尺度(归一化前的)
  • 保留最高得分的基础矩阵及对应的匹配内点

计算单应矩阵

这样就可以用一组匹配点构造两个约束(其实是三个,但是三个线性相关,所以只取前两个),所以自由度为8的单应矩阵需要四组匹配点就可以算出。 操作:

  • 利用八组匹配点构造A矩阵
  • 利用SVD分解求解AX=0型的方程
  • 最小特征值对应的特征向量就是方程的解(可参考多视图几何第二版198-200页)

计算基础矩阵

cv::Mat Initializer::ComputeF21(const vectorcv::Point2f &vP1,const vectorcv::Point2f &vP2) 参数: 

本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。

下载1在「计算机视觉工坊」公众号后台回复:深度学习,即可下载深度学习算法、3D深度学习、深度学习框架、目标检测、GAN等相关内容近30本pdf书籍。
下载2在「计算机视觉工坊」公众号后台回复:计算机视觉,即可下载计算机视觉相关17本pdf书籍,包含计算机视觉算法、Python视觉实战、Opencv3.0学习等。
下载3在「计算机视觉工坊」公众号后台回复:SLAM,即可下载独家SLAM相关视频课程,包含视觉SLAM、激光SLAM精品课程。

重磅!计算机视觉工坊-学习交流群已成立

扫码添加小助手微信,可申请加入3D视觉工坊-学术论文写作与投稿 微信交流群,旨在交流顶会、顶刊、SCI、EI等写作与投稿事宜。

同时也可申请加入我们的细分方向交流群,目前主要有3D视觉CV&深度学习SLAM三维重建点云后处理自动驾驶、CV入门、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别、目标跟踪、视觉产品落地、视觉竞赛、车牌识别、硬件选型、学术交流、求职交流等微信群,请扫描下面微信号加群,备注:”研究方向+学校/公司+昵称“,例如:”3D视觉 + 上海交大 + 静静“。请按照格式备注,否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进去相关微信群。原创投稿也请联系。

 

▲长按加微信群或投稿

▲长按关注公众号

觉得有用,麻烦给个赞和在看~  

Tags: