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ORB-SLAM2源码学习：ORBextractor.cc：ExtractorNode::DivideNode节点一分为四④

news 2024/11/18 7:49:56

前言

该函数将当前节点所代表的图像区域划分为四个子区域，同时将该区域内的特征点分配到相应的子区域节点中。

1.函数的声明

/*将提取器节点分成4个子节点，同时也完成图像区域的划分、特征点归属的划分，以及相关标志位的置位n1  提取器节点1：左上n2  提取器节点1：右上n3  提取器节点1：左下n4  提取器节点1：右下*/
void ExtractorNode::DivideNode(ExtractorNode &n1, //提取器节点1：左上ExtractorNode &n2, //提取器节点1：右上ExtractorNode &n3, //提取器节点1：左下ExtractorNode &n4) //提取器节点1：右下
{....
}

2.函数定义

1.划分子节点的区域

//得到当前提取器节点所在图像区域的一半长宽，向上取整。const int halfX = ceil(static_cast<float>(UR.x-UL.x)/2);const int halfY = ceil(static_cast<float>(BR.y-UL.y)/2);//Define boundaries of childs//划分四个子节点的边界。//n1 存储左上区域的边界n1.UL = UL;n1.UR = cv::Point2i(UL.x+halfX,UL.y);n1.BL = cv::Point2i(UL.x,UL.y+halfY);n1.BR = cv::Point2i(UL.x+halfX,UL.y+halfY);//用来存储在该节点对应的图像网格中提取出来的特征点的vectorn1.vKeys.reserve(vKeys.size());//n2 存储右上区域的边界n2.UL = n1.UR;n2.UR = UR;n2.BL = n1.BR;n2.BR = cv::Point2i(UR.x,UL.y+halfY);n2.vKeys.reserve(vKeys.size());//n3 存储左下区域的边界n3.UL = n1.BL;n3.UR = n1.BR;n3.BL = BL;n3.BR = cv::Point2i(n1.BR.x,BL.y);n3.vKeys.reserve(vKeys.size());//n4 存储右下区域的边界n4.UL = n3.UR;n4.UR = n2.BR;n4.BL = n3.BR;n4.BR = BR;n4.vKeys.reserve(vKeys.size());

2.遍历节点中的特征点数，划分到对应节点区域中。

注：这里特征点坐标和节点边界坐标对比不在同一个坐标系下

//Associate points to childs//遍历当前提取器节点的vkeys中存储的特征点for(size_t i=0;i<vKeys.size();i++){//获取这个特征点对象const cv::KeyPoint &kp = vKeys[i];//判断这个特征点在当前特征点提取器节点图像的哪个区域//然后就将这个特征点追加到那个特征点提取器节点的vkeys中//这里也是直接进行比较的，但是特征点的坐标是在“半径扩充图像”坐标系下的，而节点区域的坐标则是在“边缘扩充图像”坐标系下的if(kp.pt.x<n1.UR.x){if(kp.pt.y<n1.BR.y)n1.vKeys.push_back(kp);elsen3.vKeys.push_back(kp);}else if(kp.pt.y<n1.BR.y)n2.vKeys.push_back(kp);elsen4.vKeys.push_back(kp);}//遍历当前提取器节点的vkeys中存储的特征点

3.判断节点区域是否能在分裂

 //判断每个子特征点提取器节点所在的图像中特征点的数目（就是分配给子节点的特征点数目），然后做标记//这里判断是否数目等于1的目的是确定这个节点还能不能再向下进行分裂if(n1.vKeys.size()==1)n1.bNoMore = true;if(n2.vKeys.size()==1)n2.bNoMore = true;if(n3.vKeys.size()==1)n3.bNoMore = true;if(n4.vKeys.size()==1)n4.bNoMore = true;

3.完整代码

/*将提取器节点分成4个子节点，同时也完成图像区域的划分、特征点归属的划分，以及相关标志位的置位n1  提取器节点1：左上n2  提取器节点1：右上n3  提取器节点1：左下n4  提取器节点1：右下*/
void ExtractorNode::DivideNode(ExtractorNode &n1, //提取器节点1：左上ExtractorNode &n2, //提取器节点1：右上ExtractorNode &n3, //提取器节点1：左下ExtractorNode &n4) //提取器节点1：右下
{//得到当前提取器节点所在图像区域的一半长宽，向上取整。const int halfX = ceil(static_cast<float>(UR.x-UL.x)/2);const int halfY = ceil(static_cast<float>(BR.y-UL.y)/2);//Define boundaries of childs//划分四个子节点的边界。//n1 存储左上区域的边界n1.UL = UL;n1.UR = cv::Point2i(UL.x+halfX,UL.y);n1.BL = cv::Point2i(UL.x,UL.y+halfY);n1.BR = cv::Point2i(UL.x+halfX,UL.y+halfY);//用来存储在该节点对应的图像网格中提取出来的特征点的vectorn1.vKeys.reserve(vKeys.size());//n2 存储右上区域的边界n2.UL = n1.UR;n2.UR = UR;n2.BL = n1.BR;n2.BR = cv::Point2i(UR.x,UL.y+halfY);n2.vKeys.reserve(vKeys.size());//n3 存储左下区域的边界n3.UL = n1.BL;n3.UR = n1.BR;n3.BL = BL;n3.BR = cv::Point2i(n1.BR.x,BL.y);n3.vKeys.reserve(vKeys.size());//n4 存储右下区域的边界n4.UL = n3.UR;n4.UR = n2.BR;n4.BL = n3.BR;n4.BR = BR;n4.vKeys.reserve(vKeys.size());//Associate points to childs//遍历当前提取器节点的vkeys中存储的特征点for(size_t i=0;i<vKeys.size();i++){//获取这个特征点对象const cv::KeyPoint &kp = vKeys[i];//判断这个特征点在当前特征点提取器节点图像的哪个区域//然后就将这个特征点追加到那个特征点提取器节点的vkeys中//这里也是直接进行比较的，但是特征点的坐标是在“半径扩充图像”坐标系下的，而节点区域的坐标则是在“边缘扩充图像”坐标系下的if(kp.pt.x<n1.UR.x){if(kp.pt.y<n1.BR.y)n1.vKeys.push_back(kp);elsen3.vKeys.push_back(kp);}else if(kp.pt.y<n1.BR.y)n2.vKeys.push_back(kp);elsen4.vKeys.push_back(kp);}//遍历当前提取器节点的vkeys中存储的特征点//判断每个子特征点提取器节点所在的图像中特征点的数目（就是分配给子节点的特征点数目），然后做标记//这里判断是否数目等于1的目的是确定这个节点还能不能再向下进行分裂if(n1.vKeys.size()==1)n1.bNoMore = true;if(n2.vKeys.size()==1)n2.bNoMore = true;if(n3.vKeys.size()==1)n3.bNoMore = true;if(n4.vKeys.size()==1)n4.bNoMore = true;
}