手写BundleAdjustment（尽量仅使用eigen库）

手写BundleAdjustment

使用手写BA解决了PnP问题，除了读取图片、显示图片用的opencv，其他基本上只使用了eigen、sophus。

代码放在了百度云上（github还在研究怎么用，以后可能会上）
链接：https://pan.baidu.com/s/1CBJMKXGeelBSuJUuk7E1mw
提取码：br5o

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一、总览

由于c++基本功及其不扎实，除了上课内容其他啥东西也没写过，因此本次实验的手写BA主要还是一个简单版的实现，在很多地方有了简化。复杂的算法逻辑等以后想加了再加，本次实验主要是搭建一个从读图、到提取特征点、到求得描述子、到匹配特征点、到求解相机位姿的一套流程框架，是对已学的视觉slam十四讲的前端内容做一个连贯的整理。
此次程序的总体框架按照高翔的十四讲上编写一个小型系统的框架来进行。如下图：

先解释下各文件夹里面装的东西。
app:主函数BA_PnP.cpp，及它的CmakeLists.txt.
bin:可执行文件.
build:编译中间文件.
cmake_modules: 啥也没有.
data:原始图片素材.
include:各种头文件，都是自己写的.
lib:不知道有啥用，应该是什么的中间文件存放地.
src:各种cpp文件，存放各种用于实现头文件的源文件.
test:啥也没有.

二、搭建各种数据结构

常言道，程序 = 数据类型 + 算法 。之前对这句话没什么体会，这次编写下来，深感这句话是真理！此篇博客就先从数据结构开始讲起。

1.存储一个关键点信息的KeyPoi