ORB-SLAM2代码阅读笔记（九）:ORBmatcher

成员函数

SearchByProjection(Frame &F, const vector<MapPoint*> &vpMapPoints, const float th)

• 作用：SearchByProjection函数利用将相机坐标系下的Location MapPoints投影到图像坐标系，，在其投影点附近根据描述子距离选取匹配，由此增加当前帧的MapPoints
• Frame &F当前帧
• const vector<MapPoint*> &vpMapPoints是 Local MapPoints
• th 搜索半径的因子
• 返回：成功匹配的数量
• 主要逻辑：通过地图点投影到当前帧，利用一个搜索窗口搜索兴趣点，如果没找到兴趣点则跳过这个地图点，遍历所有找到的兴趣点，利用描述子计算距离，寻找描述子距离最小和次小的特征点

 // 通过投影点(投影到当前帧,见isInFrustum())以及搜索窗口和预测的尺度进行搜索, 找出附近的兴趣点
        const vector<size_t> vIndices =
                F.GetFeaturesInArea(pMP->mTrackProjX,pMP->mTrackProjY,r*F.mvScaleFactors[nPredictedLevel],nPredictedLevel-1,nPredictedLevel);
        if(vIndices.empty())//没找到兴趣点
            continue;
        const cv::Mat MPdescriptor = pMP->GetDescriptor();//求描述子
        int bestDist=256;
        int bestLevel= -1;
        int bestDist2=256;
        int bestLevel2 = -1;
        int bestIdx =-1 ;
        // Get best and second matches with near keypoints
        for(vector<size_t>::const_iterator vit=vIndices.begin(), vend=vIndices.end(); vit!=vend; vit++)
        {
            const size_t idx = *vit;
 
            // 如果Frame中的该兴趣点已经有对应的MapPoint了,则退出该次循环
            if(F.mvpMapPoints[idx])
                if(F.mvpMapPoints[idx]->Observations()>0)
                    continue;
            if(F.mvuRight[idx]>0)
            {
                const float er = fabs(pMP->mTrackProjXR-F.mvuRight[idx]);
                if(er>r*F.mvScaleFactors[nPredictedLevel])
                  continue;
            }
            const cv::Mat &d = F.mDescriptors.row(idx);
            const int dist = DescriptorDistance(MPdescriptor,d);//求取描述子距离
            // 根据描述子寻找描述子距离最小和次小的特征点
            if(dist<bestDist)
            {
                bestDist2=bestDist;
                bestDist=dist;
                bestLevel2 = bestLevel;
                bestLevel = F.mvKeysUn[idx].octave;
                bestIdx=idx;
 
            }
 
            else if(dist<bestDist2)//求次小距离
            {
                bestLevel2 = F.mvKeysUn[idx].octave;
                bestDist2=dist;
            }
 
        }

int ORBmatcher::SearchByBoW(KeyFrame* pKF,Frame &F, vector<MapPoint*> &vpMapPointMatches)

• 作用：通过词袋（bow）对关键帧（pKF）和当前帧（F）中的特征点进行快速匹配，不属于同一节点（node）的特征点直接跳过匹配，对属于同一节点（node0的特征点通过描述子距离进行匹配，根据匹配，用关键帧（pKF）中特征点对应的MapPoint更新F中特征点对应的MapPoints，通过距离阈值、比例阈值和角度投票进行剔除误匹配
• pKF：关键帧
• F：当前帧
• vpMapPointMatches 当前帧中MapPoints对应的匹配，NULL表示未匹配
• 返回值成功匹配数量

SearchByProjection(KeyFrame* pKF, cv::Mat Scw, const vector<MapPoint> &vpPoints, vector<MapPoint> &vpMatched, int th)

• 作用：根据Sim3变换，将每个vpPoints投影到pKF上，并根据尺度确定一个搜索区域，根据该MapPoint的描述子与该区域内的特征点进行匹配，如果匹配误差小于TH_LOW即匹配成功，更新vpMatched
• Scw：sim3矩阵 即变换矩阵
• vpPoints：MapPoint
• vpMatched：MapPoint匹配点

SearchByBoW(KeyFrame *pKF1, KeyFrame *pKF2, vector<MapPoint *> &vpMatches12)

• 作用：通过词包，对关键帧的特征点进行跟踪，该函数用于闭环检测时两个关键帧间的特征点匹配，通过bow对pKF和F中的特征点进行快速匹配（不属于同一node的特征点直接跳过匹配），对属于同一node的特征点通过描述子距离进行匹配，根据匹配，更新vpMatches12
• pKF1 关键帧1
• pKF2 关键帧2
• vpMatches12 pKF2中与pKF1匹配的MapPoint，null表示没有匹配

SearchForTriangulation(KeyFrame *pKF1, KeyFrame *pKF2, cv::Mat F12,vector<pair<size_t, size_t> > &vMatchedPairs, const bool bOnlyStereo)

• 作用：利用基本矩阵F12，在两个关键帧之间未匹配的特征点中产生新的3d点
• pKF1 关键帧1
• pKF2关键帧2
• F12 基础矩阵
• vMatchedPairs 存储匹配特征点对，特征点用其在关键帧中的索引表示
• bOnlyStereo 在双目和rgbd情况下，要求特征点在右图存在匹配

SearchBySim3(KeyFrame *pKF1, KeyFrame pKF2, vector<MapPoint> &vpMatches12,const float &s12, const cv::Mat &R12, const cv::Mat &t12, const float th)

• 作用 通过Sim3变换，确定pKF1的特征点在pKF2中的大致区域，同理，确定pKF2的特征点在pKF1中的大致区域，在该区域内通过描述子进行匹配捕获pKF1和pKF2之前漏匹配的特征点，更新vpMatches12（之前使用SearchByBoW进行特征点匹配时会有漏匹配）
• s12尺度
• R12 1到2的旋转矩阵
• t12 1到2的平移
• 基本思路：1.通过Sim变换，确定pKF1的特征点在pKF2中的大致区域，在该区域内通过描述子进行匹配捕获pKF1和pKF2之前漏匹配的特征点，更新vpMatches12（之前使用SearchByBoW进行特征点匹配时会有漏匹配）

2.通过Sim变换，确定pKF2的特征点在pKF1中的大致区域，在该区域内通过描述子进行匹配捕获pKF1和pKF2之前漏匹配的特征点，更新vpMatches12

SearchByProjection(Frame &CurrentFrame, const Frame &LastFrame, const float th, const bool bMono)

• 作用：上一帧中包含了MapPoints，对这些MapPoints进行tracking，由此增加当前帧的MapPoints，
• LastFrame 上一帧
• th 阈值
• bMono是否为单目
• 返回值 成功匹配的数量
• 基本思路：1. 将上一帧的MapPoints投影到当前帧(根据速度模型可以估计当前帧的Tcw)2. 在投影点附近根据描述子距离选取匹配，以及最终的方向投票机制进行剔除

Fuse(KeyFrame *pKF, const vector<MapPoint *> &vpMapPoints, const float th)

• 作用：将MapPoints投影到关键帧pKF中，并判断是否有重复的MapPoints,1.如果MapPoint能匹配关键帧的特征点，并且该点有对应的MapPoint，那么将两个MapPoint合并（选择观测数多的）,2.如果MapPoint能匹配关键帧的特征点，并且该点没有对应的MapPoint，那么为该点添加MapPoint
• vpMapPoints 当前关键帧的MapPoints

Fuse(KeyFrame *pKF, cv::Mat Scw, const vector<MapPoint *> &vpPoints, float th, vector<MapPoint *> &vpReplacePoint)

• 作用 投影MapPoints到KeyFrame中，并判断是否有重复的MapPoints
• pKF 相邻关键帧
• Scw Scw为世界坐标系到pKF机体坐标系的Sim3变换，用于将世界坐标系下的vpPoints变换到机体坐标系
• vpPoints 当前关键帧的MapPoints
• vpReplacePoint 记录下来需要被替换掉的pMPinKF
• 返回值 重复MapPoints的数量