ORB-SLAM2（代码详解），特征提取与描述（ORBextractor）：图像金字塔的计算

54 阅读 0 评论 36 点赞

我是靠谱客的博主凶狠石头，最近开发中收集的这篇文章主要介绍ORB-SLAM2（代码详解），特征提取与描述（ORBextractor）：图像金字塔的计算，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

ORB-SLAM2，其实有很多大牛已将代码分析的很彻底了，在此写下博客以加深印象，会将自己收集的资料尽量集中在这里

本文主要讲ORBextractor中的ComputePyramid（）部分，在获取目标图像后计算图像金字塔（nlevels张不同分辨率的图片），为FAST关键点在各层上的计算提供支持。本文涉及到的一些尺度参数参见ORBextractor（）构造函数进行的参数计算部分。

//计算图像金字塔，按一定的尺度比例获取nlevels张分辨率不同的图像
void ORBextractor::ComputePyramid(cv::Mat image)
{
	/**
	//在同一个图像金字塔中，两个参数只是图像相邻层比较时上下或者下上的区别
	std::vector<float> mvScaleFactor;          //是用来存储金字塔中每层图像对应的尺度因子的vector变量
    std::vector<float> mvInvScaleFactor;       //可以理解为逆向尺度
    **/
	for (int level = 0; level < nlevels; ++level)
    {
        float scale = mvInvScaleFactor[level];
        //原图像的尺寸
        Size sz(cvRound((float)image.cols*scale), cvRound((float)image.rows*scale));
        //相当于给原图像加边，在计算关键点时便不需要检测所加边缘，又能保证原图像边缘的关键点也能检测
        Size wholeSize(sz.width + EDGE_THRESHOLD*2, sz.height + EDGE_THRESHOLD*2);
         //temp通过Mat类的一种构造函数获得了尺寸及图像的类型
        Mat temp(wholeSize, image.type()), masktemp;
        //temp通过=与mvImagePyramid[level]相关联
        mvImagePyramid[level] = temp(Rect(EDGE_THRESHOLD, EDGE_THRESHOLD, sz.width, sz.height));
 
        //在temp被改变时，mvImagePyramid[level]将做相同的改变,故最终得到mvImagePyramid[level]（含有分辨率不同的图像）
        if( level != 0 )
		{
			//把原图缩放成sz大小，同时改变的还有内容
            resize(mvImagePyramid[level-1], mvImagePyramid[level], sz, 0, 0, INTER_LINEAR);
			//在图像周围以对称的方式加一个宽度为EDGE_THRESHOLD的边，便于后面的计算
			//在后面计算特征点时的时候省去边缘的判断；
			// 可以省去加边操作，然后在后面计算的时候做原图像的边缘判断即可
			copyMakeBorder(mvImagePyramid[level], temp, EDGE_THRESHOLD, EDGE_THRESHOLD, EDGE_THRESHOLD, EDGE_THRESHOLD,
                           BORDER_REFLECT_101+BORDER_ISOLATED);            
        }
        else//第一张为原图分辨率，无需缩放，进行了加边操作
        {
            copyMakeBorder(image, temp, EDGE_THRESHOLD, EDGE_THRESHOLD, EDGE_THRESHOLD, EDGE_THRESHOLD,
                           BORDER_REFLECT_101);    
        }
    }
}

Size：尺寸类別，成员有width和height（int类型），只是尺寸信息，其原型及用法如下：

//简略的原型
Size  size_name(int width, int height)；
//第一种初始化
Size  size_name1(150, 100);
//第一种初始化  
Size size_name2;
size_name2.width = 150;
size_name2.height = 100;

cvRound()：返回跟参数最接近的整数值，相当于四舍五入。
Rect 矩形类用法，参考https://blog.csdn.net/sinat_38102206/article/details/80996897

resize函数来改变图像的大小，函数原型如下：

void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR );

各参数含义：
src ：输入，原图像，即待改变大小的图像；
dst ：输出，改变大小之后的图像，这个图像和原图像具有相同的内容，只是大小和原图像不一样而已；
dsize：输出图像的大小。如果这个参数不为0，那么就代表将原图像缩放到这个Size(width，height)指定的大小；如果这个参数
为0，那么原图像缩放之后的大小就要通过下面的公式来计算：
dsize = Size(round(fxsrc.cols), round(fysrc.rows))
其中，fx和fy就是下面要说的两个参数，是图像width方向和height方向的缩放比例。
fx ： width方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.width/src.cols来计算；
fy ： height方向的缩放比例，如果它是0，那么它就会按照(double)dsize.height/src.rows来计算；
interpolation：这个是指定插值的方式（具体可查，这里不再赘述）

copyMakeBorder()用来拓展边界，函数原型如下：

void copyMakeBorder( InputArray src,  OutputArray dst,int top,  int bottom,  int left,  int right,  int borderType,
                     const Scalar& value = Scalar())

各参数含义：
src：输入的数组。
dst：输出的拓展边界后的数组。
top：在src上边界向上拓展的行数。
bottom：在src下边界向下拓展的行数。
left：在src的左边界向左拓展的列数。
right：在src的右边界向右拓展的列数。
borderType：上一节中的边界拓展策略中的一个。
value：当你的边界策略使用的是BORDER_CONSTANT的时候，此处是指边界处填写的常数值。（具体可查，这里不再赘述）

结束语：文中如有理解的不到位之处，望告知，谢谢