ORB-SLAM匹配算法之SearchByBoW(KeyFrame,Frame, MapPoint)

爆龙碎

于 2019-05-29 14:14:09 发布

阅读量1.7k

点赞数 1

分类专栏： SLAM相关

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38884407/article/details/90646593

版权

本文深入探讨ORB-SLAM系统中的SearchByBoW算法，详细解析KeyFrame、Frame和MapPoint之间的匹配过程，阐述如何利用BoW（Bag of Words）模型进行视觉特征匹配，以实现鲁棒的SLAM解决方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

//输入为关键帧，当前帧以及地图点vector
//关键帧与当前帧进行特征点匹配
//返回匹配点数量


int ORBmatcher::SearchByBoW(KeyFrame* pKF,Frame &F, vector<MapPoint*> &vpMapPointMatches)
{
    const vector<MapPoint*> vpMapPointsKF = pKF->GetMapPointMatches();
    //获取关键帧的mvpMapPoints

   
    vpMapPointMatches = vector<MapPoint*>(F.N,static_cast<MapPoint*>(NULL));
    //当前帧的地图点初始化为NULL
    //引用输入vpMapPointMatches，并将其初始化为空，数量为当前帧的特征点个数


    const DBoW2::FeatureVector &vFeatVecKF = pKF->mFeatVec; 
    //获取关键帧的单词向量 正向索引

    int nmatches=0;

    //cout << "SearchByBoW: CP1 nmatches =  " << nmatches << endl;

    vector<int> rotHist[HISTO_LENGTH];
    for(int i=0;i<HISTO_LENGTH;i++)
        rotHist[i].reserve(500);
    const float factor = 1.0f/HISTO_LENGTH;
    //这个参数是什么意思？？

    // We perform the matching over ORB that belong to the same voc