ORB-SLAM2稠密点云重建：双目室外[0]

由于ORB-SLAM2双目的稠密点云重建与RGBD的稠密重建大同小异，而且很多代码通用。所以建议朋友们可以先看一下我之前的ORB-SLAM2稠密点云重建：RGBD室内。

这里先提一下总体思路。由于利用RGBD的框架去做，所以对于双目来说，最主要的就是得到其视差图，然后利用双目的其中1张（你也可以试试用两张，我选择左图）作为rgb图，将视差图得出左图深度信息。这样就通用起来了。也许你会担心ORB-SLAM2输出的位姿是中心点的位姿而不是左图的位姿，这样会不会有什么问题。我的目前的观点是认为左中心和中心相对固定，而且误差在大尺度SLAM下显得微乎其微，所以并没有考虑这个问题，如有误也请读者指正。LIBELAS的视频（需要翻墙其网站上才会有视频）展示了其完整的双目重建，但我也没找到其源码（有找到的同学务必告诉我啊）。而且其视频效果我不知道是否有人工处理，或挑选了比较好看的部分。（哈哈，这么猜测有些小气，但也并非不合理。谁让他不开源呢？没有开源精神的世界就是这么讨人厌）。不过比较好的是，LIBELAS提供并开源了双目获得深度的工具elas，我们就利用它生成视差图，然后在代码中从视差图得出左图深度信息。

好了，废话就这么多，下面开始。

步骤0：准备工作之位姿文件

与ORB-SLAM2的git主页的双目例子一样，我选择KITTI的灰度图数据集中的00，运行ORB-SLAM2，会生成CameraTrajectory.txt。这是每帧的相机位姿。不知道为什么ORB-SLAM2没有写双目例子的关键帧输出文件。我目前也懒得管或写，就干脆直接用这个每帧文件。我复制数据集和每帧文件到Win下，D盘SLAM文件夹，然后重命名每帧文件为StereoTraj.txt。正常的话StereoTraj.txt应该有4541行。

步骤1：准备工作之为LIBELAS转化pgm

由于LIBELAS提供的工具ela