视觉slam14讲第二版ch7的pose_estimation_2d2d.cpp的代码注释(自己理解的)

本文基于作者的理解,详细注释了视觉SLAM14讲第二版中Chapter 7的pose_estimation_2d2d.cpp源码,探讨2D特征匹配下的位姿估计问题。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

按我自己的理解,注释了视觉slam14讲第二版ch7的pose_estimation_2d2d.cpp

#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/calib3d/calib3d.hpp>

using namespace std;
using namespace cv;


void find_feature_matches(
        const Mat &img_1, const Mat &img_2,
        std::vector<KeyPoint> &keypoints_1,
        std::vector<KeyPoint> &keypoints_2,
        std::vector<DMatch> &matches);

void pose_estimation_2d2d(
        std::vector<KeyPoint> keypoints_1,
        std::vector<KeyPoint> keypoints_2,
        std::vector<DMatch> matches,
        Mat &R, Mat &t);

// 像素坐标转相机归一化坐标
Point2d pixel2cam(const Point2d &p, const Mat &K);

int main(int argc, char **argv){
   
   
    if (argc != 3) {
   
   
        cout << "usage: pose_estimation_2d2d img1 img2" << endl;
        return 1;
    }
    //-- 读取图像
    Mat img_1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    Mat img_2 = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    assert(img_1.data && img_2.data && "Can not load images!");

    vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;
    vector<DMatch> matches;
    find_feature_matches(img_1, img_2, keypoints_1, keypoints_2, matches);
    cout << "一共找到了" << matches.size() << "组匹配点" << endl;

    //-- 估计两张图像间运动
    Mat R,
视觉SLAM十四》中提到的ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是一种高效的特征检测和描述符匹配算法,常用于计算机视觉中的结构光标定、定位以及实时地图构建等场景。 Orb_CV.cpp 是一个典型的使用 ORB 算法的 C++ 示例代码片段,它通常会包含以下几个步骤: 1. **初始化**:首先导入必要的库,如 OpenCV 和它的非深度学习本。 ```cpp #include <opencv2/features2d.hpp> #include <opencv2/calib3d.hpp> #include <opencv2/highgui.hpp> ``` 2. **图像读取**:加载待处理的图像。 ```cpp cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE); ``` 3. **ORB 特征检测和描述**:创建 ORB 检测器对象,并提取关键点及其描述符。 ```cpp cv::ORB orb; std::vector<cv::KeyPoint> keypoints; cv::Mat descriptors; orb.detectAndCompute(img, std::noArray(), keypoints, descriptors); ``` 4. **匹配描述符**:如果有多张图片,可以使用BFMatcher 对两个图像的描述符进行匹配。 ```cpp cv::BruteForceMatcher<ORBDesc> bfmatcher; std::vector<std::pair<cv::Point2f, cv::Point2f>> matches; bfmatcher.match(descriptors, otherDescriptors, matches); ``` 5. **结果可视化**:将关键点和匹配显示在原始图像上。 ```cpp cv::drawKeypoints(img, keypoints, img, Scalar(0), cv::DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS); cv::imshow("ORB Matches", img); cv::waitKey(); ``` 6. **保存匹配数据**:有时可能会保存这些关键点和匹配信息以便后续处理。 注意,这只是一个简化的示例,实际应用中可能会包括更复杂的数据结构管理和错误检查。完整的 `Orb_CV.cpp` 文件应包含了更多的细节,例如循环处理多帧图像,以及处理匹配的质量筛选等。
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