ORBSLAM2学习之ORBextractor.cc

注：本文没有完全弄好 

 ORBextractor.cc文件对应的是跟踪线程的提取ORB特征点的部分

 提取关键点

提取关键点的方式与slam14讲一模一样，用到的都是FAST关键点

 不同之处：灰度质心法

在高博14讲的orb_self.cpp中，可以看到：

 显然计算的是关键点周围的一个正方形，

 

 而ORBSLAM2中

static float IC_Angle(const Mat& image, Point2f pt,  const vector & u_max)
{
	//图像的矩，前者是按照图像块的y坐标加权，后者是按照图像块的x坐标加权
    int m_01 = 0, m_10 = 0;

	//获得这个特征点所在的图像块的中心点坐标灰度值的指针center,cvRound(3.7)得到4
    const uchar* center = &image.at (cvRound(pt.y), cvRound(pt.x));

    // Treat the center line differently, v=0
	//这条v=0中心线的计算需要特殊对待
    //后面是以中心行为对称轴，成对遍历行数，所以PATCH_SIZE必须是奇数
    for (int u = -HALF_PATCH_SIZE; u <= HALF_PATCH_SIZE; ++u)
		//注意这里的center下标u可以是负的！中心水平线上的像素按x坐标（也就是u坐标）加权
        m_10 += u * center[u];

    // Go line by line in the circular patch  
	//这里的step1表示这个图像一行包含的字节总数。参考[https://blog.csdn.net/qianqing13579/article/details/45318279]
    int step = (int)image.step1();
	//注意这里是以v=0中心线为对称轴，然后对称地每成对的两行之间进行遍历，这样处理加快了计算速度
    for (int v = 1; v <= HALF_PATCH_SIZE; ++v)
    {
        // Proceed over the two lines
		//本来m_01应该是一列一列地计算的，但是由于对称以及坐标x,y正负的原因，可以一次计算两行
        int v_sum = 0;
		// 获取某行像素横坐标的最大范围，注意这里的图像块是圆形的！
        int d = u_max[v];
		//在坐标范围内挨个像素遍历，实际是一次遍历2个
        // 假设每次处理的两个点坐标，中心线下方为(x,y),中心线上方为(x,-y) 
        // 对于某次待处理的两个点：m_10 = Σ x*I(x,y) =  x*I(x,y) + x*I(x,-y) = x*(I(x,y) + I(x,-y))
        // 对于某次待处理的两个点：m_01 = Σ y*I(x,y) =  y*I(x,y) - y*I(x,-y) = y*(I(x,y) - I(x,-y))
        for (int u = -d; u <= d; ++u)
        {
			//得到需要进行加运算和减运算的像素灰度值
			//val_plus：在中心线下方x=u时的的像素灰度值
            //val_minus：在中心线上方x=u时的像素灰度值
            int val_plus = center[u + v*step], val_minus = center[u - v*step];
			//在v（y轴）上，2行所有像素灰度值之差
            v_sum += (val_plus - val_minus);
			//u轴（也就是x轴）方向上用u坐标加权和（u坐标也有正负符号），相当于同时计算两行
            m_10 += u * (val_plus + val_minus);
        }
        //将这一行上的和按照y坐标加权
        m_01 += v * v_sum;
    }

    //为了加快速度还使用了fastAtan2()函数，输出为[0,360)角度，精度为0.3°: https://blog.csdn.net/honpey/article/details/8957275
    return fastAtan2((float)m_01, (float)m_10);
}

 

HALF_PATCH_SIZE=AD

 d=u_max[v]=FG

center[v*step]=F

center[v*step+u]=G

 m01是通过v_sum += (val_plus - val_minus);m_01 += v * v_sum;将这一行上的和按照y坐标加权
 m10是通过上下两点的和乘以u进行加权