前言
该函数功能的实现依赖于之前学习的三个函数特征点的坐标归一化、计算单应矩阵H以及它的评分函数。
ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc②: Initializer::Normalize坐标归一化-优快云博客
ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc③: Initializer::ComputeH21计算单应矩阵-优快云博客
ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc④: Initializer::CheckHomography检查单应矩阵并评分-优快云博客
随机选取8对特征点进行单应矩阵的计算并对每个计算出来的单应矩阵进行评分通过不断的比较选出一个分数最高的单应矩阵。
1.函数声明
void Initializer::FindHomography(vector<bool> &vbMatchesInliers, float &score, cv::Mat &H21)
该函数的形参为：
vbMatchesInliers 标记是否是外点
score 计算单应矩阵的得分
H21计算的单应矩阵
2.函数定义
1.坐标进行归一化。
调用Normalize函数将要进行计算单应矩阵的两帧的坐标进行归一化。
// Number of putative matches
//匹配的特征点对总数
const int N = mvMatches12.size();
// Normalize coordinates
// Step 1 将当前帧和参考帧中的特征点坐标进行归一化，主要是平移和尺度变换
// 具体来说,就是将mvKeys1和mvKey2归一化到均值为0，一阶绝对矩为1，归一化矩阵分别为T1、T2
// 这里所谓的一阶绝对矩其实就是随机变量到取值的中心的绝对值的平均值
// 归一化矩阵就是把上述归一化的操作用矩阵来表示。这样特征点坐标乘归一化矩阵可以得到归一化后的坐标
//归一化后的参考帧1和当前帧2中的特征点坐标
vector<cv::Point2f> vPn1, vPn2;
// 记录各自的归一化矩阵
cv::Mat T1, T2;
Normalize(mvKeys1,vPn1, T1);
Normalize(mvKeys2,vPn2, T2);2.声明一些参数并开始进行RANSAC迭代
//这里求的逆在后面的代码中要用到，辅助进行原始尺度的恢复
cv::Mat T2inv = T2.inv();
// Best Results variables
// 记录最佳评分
score = 0.0;
// 取得历史最佳评分时,特征点对的inliers标记
vbMatchesInliers = vector<bool>(N,false);
// Iteration variables
//某次迭代中，参考帧的特征点坐标
vector<cv::Point2f> vPn1i(8);
//某次迭代中，当前帧的特征点坐标
vector<cv::Point2f> vPn2i(8);
//以及计算出来的单应矩阵、及其逆矩阵
cv::Mat H21i, H12i;
// 每次RANSAC记录Inliers与得分
vector<bool> vbCurrentInliers(N,false);
float currentScore;
// Perform all RANSAC iterations and save the solution with highest score
//下面进行每次的RANSAC迭代
for(int it=0; it<mMaxIterations; it++)
{
....
}2.1获取每一次迭代选取的特征点的归一化坐标
// Select a minimum set
// Step 2 选择8个归一化之后的点对进行迭代
for(size_t j=0; j<8; j++)
{
//从mvSets中获取当前次迭代的某个特征点对的索引信息
int idx = mvSets[it][j];
// vPn1i和vPn2i为匹配的特征点对的归一化后的坐标
// 首先根据这个特征点对的索引信息分别找到两个特征点在各自图像特征点向量中的索引，然后读取其归一化之后的特征点坐标
vPn1i[j] = vPn1[mvMatches12[idx].first]; //first存储在参考帧1中的特征点索引
vPn2i[j] = vPn2[mvMatches12[idx].second]; //second存储在参考帧1中的特征点索引
}//读取8对特征点的归一化之后的坐标2.2利用归一化坐标的特征点对进行单应矩阵计算
这里调用ComputeH21函数进行单应矩阵计算并利用计算好的单应矩阵得到未进行归一化前的原始坐标下的单应矩阵。
// Step 3 八点法计算单应矩阵
// 利用生成的8个归一化特征点对, 调用函数 Initializer::ComputeH21() 使用八点法计算单应矩阵
// 关于为什么计算之前要对特征点进行归一化，后面又恢复这个矩阵的尺度？
// 可以在《计算机视觉中的多视图几何》这本书中P193页中找到答案
// 书中这里说,8点算法成功的关键是在构造解的方程之前应对输入的数据认真进行适当的归一化
cv::Mat Hn = ComputeH21(vPn1i,vPn2i);
// 单应矩阵原理：X2=H21*X1，其中X1,X2 为归一化后的特征点
// 特征点归一化：vPn1 = T1 * mvKeys1, vPn2 = T2 * mvKeys2 得到:T2 * mvKeys2 = Hn * T1 * mvKeys1
// 进一步得到:mvKeys2 = T2.inv * Hn * T1 * mvKeys1
H21i = T2inv*Hn*T1;
//然后计算逆
H12i = H21i.inv();2.3为本次计算出来的单应矩阵进行评分
这里调用了CheckHomography函数对此次迭代中的单应矩阵进行评分。
// Step 4 利用重投影误差为当次RANSAC的结果评分
currentScore = CheckHomography(H21i, H12i, //输入，单应矩阵的计算结果
vbCurrentInliers, //输出，特征点对的Inliers标记
mSigma); //TODO 测量误差，在Initializer类对象构造的时候，由外部给定的
2.4更新具有最优评分的单应矩阵计算结果,并且保存所对应的特征点对的内点标记
// Step 5 更新具有最优评分的单应矩阵计算结果,并且保存所对应的特征点对的内点标记
if(currentScore>score)
{
//如果当前的结果得分更高，那么就更新最优计算结果
H21 = H21i.clone();
//保存匹配好的特征点对的Inliers标记
vbMatchesInliers = vbCurrentInliers;
//更新历史最优评分
score = currentScore;
}完整的代码分析
/*
计算单应矩阵，假设场景为平面情况下通过前两帧求取Homography矩阵，并得到该模型的评分
原理参考Multiple view geometry in computer vision P109 算法4.4
1 将当前帧和参考帧中的特征点坐标进行归一化
2 选择8个归一化之后的点对进行迭代
3 八点法计算单应矩阵矩阵
4 利用重投影误差为当次RANSAC的结果评分
5 更新具有最优评分的单应矩阵计算结果,并且保存所对应的特征点对的内点标记
vbMatchesInliers 标记是否是外点
score 计算单应矩阵的得分
H21 单应矩阵结果
*/
void Initializer::FindHomography(vector<bool> &vbMatchesInliers, float &score, cv::Mat &H21)
{
// Number of putative matches
//匹配的特征点对总数
const int N = mvMatches12.size();
// Normalize coordinates
// Step 1 将当前帧和参考帧中的特征点坐标进行归一化，主要是平移和尺度变换
// 具体来说,就是将mvKeys1和mvKey2归一化到均值为0，一阶绝对矩为1，归一化矩阵分别为T1、T2
// 这里所谓的一阶绝对矩其实就是随机变量到取值的中心的绝对值的平均值
// 归一化矩阵就是把上述归一化的操作用矩阵来表示。这样特征点坐标乘归一化矩阵可以得到归一化后的坐标
//归一化后的参考帧1和当前帧2中的特征点坐标
vector<cv::Point2f> vPn1, vPn2;
// 记录各自的归一化矩阵
cv::Mat T1, T2;
Normalize(mvKeys1,vPn1, T1);
Normalize(mvKeys2,vPn2, T2);
//这里求的逆在后面的代码中要用到，辅助进行原始尺度的恢复
cv::Mat T2inv = T2.inv();
// Best Results variables
// 记录最佳评分
score = 0.0;
// 取得历史最佳评分时,特征点对的inliers标记
vbMatchesInliers = vector<bool>(N,false);
// Iteration variables
//某次迭代中，参考帧的特征点坐标
vector<cv::Point2f> vPn1i(8);
//某次迭代中，当前帧的特征点坐标
vector<cv::Point2f> vPn2i(8);
//以及计算出来的单应矩阵、及其逆矩阵
cv::Mat H21i, H12i;
// 每次RANSAC记录Inliers与得分
vector<bool> vbCurrentInliers(N,false);
float currentScore;
// Perform all RANSAC iterations and save the solution with highest score
//下面进行每次的RANSAC迭代
for(int it=0; it<mMaxIterations; it++)
{
// Select a minimum set
// Step 2 选择8个归一化之后的点对进行迭代
for(size_t j=0; j<8; j++)
{
//从mvSets中获取当前次迭代的某个特征点对的索引信息
int idx = mvSets[it][j];
// vPn1i和vPn2i为匹配的特征点对的归一化后的坐标
// 首先根据这个特征点对的索引信息分别找到两个特征点在各自图像特征点向量中的索引，然后读取其归一化之后的特征点坐标
vPn1i[j] = vPn1[mvMatches12[idx].first]; //first存储在参考帧1中的特征点索引
vPn2i[j] = vPn2[mvMatches12[idx].second]; //second存储在参考帧1中的特征点索引
}//读取8对特征点的归一化之后的坐标
// Step 3 八点法计算单应矩阵
// 利用生成的8个归一化特征点对, 调用函数 Initializer::ComputeH21() 使用八点法计算单应矩阵
// 关于为什么计算之前要对特征点进行归一化，后面又恢复这个矩阵的尺度？
// 可以在《计算机视觉中的多视图几何》这本书中P193页中找到答案
// 书中这里说,8点算法成功的关键是在构造解的方称之前应对输入的数据认真进行适当的归一化
cv::Mat Hn = ComputeH21(vPn1i,vPn2i);
// 单应矩阵原理：X2=H21*X1，其中X1,X2 为归一化后的特征点
// 特征点归一化：vPn1 = T1 * mvKeys1, vPn2 = T2 * mvKeys2 得到:T2 * mvKeys2 = Hn * T1 * mvKeys1
// 进一步得到:mvKeys2 = T2.inv * Hn * T1 * mvKeys1
H21i = T2inv*Hn*T1;
//然后计算逆
H12i = H21i.inv();
// Step 4 利用重投影误差为当次RANSAC的结果评分
currentScore = CheckHomography(H21i, H12i, //输入，单应矩阵的计算结果
vbCurrentInliers, //输出，特征点对的Inliers标记
mSigma); //TODO 测量误差，在Initializer类对象构造的时候，由外部给定的
// Step 5 更新具有最优评分的单应矩阵计算结果,并且保存所对应的特征点对的内点标记
if(currentScore>score)
{
//如果当前的结果得分更高，那么就更新最优计算结果
H21 = H21i.clone();
//保存匹配好的特征点对的Inliers标记
vbMatchesInliers = vbCurrentInliers;
//更新历史最优评分
score = currentScore;
}
}
}结束语
以上就是我学习到的内容，如果对您有帮助请多多支持我，如果哪里有问题欢迎大家在评论区积极讨论，我看到会及时回复。
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