SLAM-基础opencv操作

特征点的提取

//-- 第一步:检测 Oriented FAST 角点位置
Mat img_1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
Ptr detector = ORB::create();
std::vector keypoints_1；
detector->detect(img_1, keypoints_1);

描述子的计算

  //-- 第二步:根据角点位置计算 BRIEF 描述子
Mat descriptors_1；
Ptr<DescriptorExtractor> descriptor = ORB::create();
descriptor->compute(img_1, keypoints_1, descriptors_1);

特征点的匹配（根据描述子的距离）

  //-- 第三步:对两幅图像中的BRIEF描述子进行匹配，使用 Hamming 距离
vector matches; //作为输出的匹配对
Ptr matcher =
DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming"); //使用 Hamming 距离
matcher->match(descriptors_1, descriptors_2, matches);

两个2D图像之间使用对极约束求解相机运动
把匹配点转换成vector

  //-- 把匹配点转换为vector的形式
  vector points1;
  vector points2;

  for (int i = 0; i < (int)matches.size(); i++) {
    points1.push_back(keypoints_1[matches[i].queryIdx].pt);
    points2.push_back(keypoints_2[matches[i].trainIdx].pt);
  }

计算基础矩阵 （本质矩阵以及单应矩阵）

  //-- 计算基础矩阵
  Mat fundamental_matrix;
  fundamental_matrix = findFundamentalMat(points1, points2, CV_FM_8POINT);
  cout << "fundamental_matrix is " << endl << fundamental_matrix << endl;

  //-- 计算本质矩阵
  Point2d principal_point(325.1, 249.7);  //相机光心, TUM dataset标定值
  double focal_length = 521;              //相机焦距, TUM dataset标定值
  Mat essential_matrix;
  essential_matrix =
      findEssentialMat(points1, points2, focal_length, principal_point);
  cout << "essential_matrix is " << endl << essential_matrix << endl;

  //-- 计算单应矩阵
  Mat homography_matrix;
  homography_matrix = findHomography(points1, points2, RANSAC, 3);
  cout << "homography_matrix is " << endl << homography_matrix << endl;

从本质矩阵恢复旋转和平移信息

  //-- 从本质矩阵中恢复旋转和平移信息.
  recoverPose(essential_matrix, points1, points2, R, t, focal_length,
              principal_point);
  cout << "R is " << endl << R << endl;
  cout << "t is " << endl << t << endl;