ORB-SLAM2源码学习：MapPoint.cc:MapPoint::ComputeDistinctiveDescriptors()计算地图点最有代表性的描述子

前言

地图点在投影匹配时只能对应一个特征描述子，选择具有代表性的描述子是必要的。

1.函数声明

/*
 由于一个地图点会被许多相机观测到，因此在插入关键帧后，需要判断是否更新代表当前点的描述子 
 先获得当前点的所有描述子，然后计算描述子之间的两两距离，最好的描述子与其他描述子应该具有最小的距离 
 中值*/
void MapPoint::ComputeDistinctiveDescriptors()
{
    ....
}

2.函数定义

1.获取地图点的所有观测关键帧的信息。

// Retrieve all observed descriptors
    vector<cv::Mat> vDescriptors;

    map<KeyFrame*,size_t> observations;

    {
        unique_lock<mutex> lock1(mMutexFeatures);
        if(mbBad)
            return;
        observations=mObservations;
    }

    if(observations.empty())
        return;

    vDescriptors.reserve(observations.size());

2.遍历观察到该点的关键帧，把其对应的特征描述子放在一个向量中。

for(map<KeyFrame*,size_t>::iterator mit=observations.begin(), mend=observations.end(); mit!=mend; mit++)
    {
        // mit->first取观测到该地图点的关键帧
        // mit->second取该地图点在关键帧中的索引
        KeyFrame* pKF = mit->first;

        if(!pKF->isBad())        
            // 取对应的描述子向量                                               
            vDescriptors.push_back(pKF->mDescriptors.row(mit->second));     
    }

    if(vDescriptors.empty())
        return;

3.计算描述子之间的距离

const size_t N = vDescriptors.size();
	
    // 将Distances表述成一个对称的矩阵
    // float Distances[N][N];
	std::vector<std::vector<float> > Distances;
	Distances.resize(N, vector<float>(N, 0));
	for (size_t i = 0; i<N; i++)
    {
        // 和自己的距离当然是0
        Distances[i][i]=0;
        // 计算并记录不同描述子距离
        for(size_t j=i+1;j<N;j++)
        {
            int distij = ORBmatcher::DescriptorDistance(vDescriptors[i],vDescriptors[j]);
            Distances[i][j]=distij;
            Distances[j][i]=distij;
        }
    }

4.选择最具有代表性的描述子 

int BestMedian = INT_MAX;   // 记录最小的中值
    int BestIdx = 0;            // 最小中值对应的索引
    for(size_t i=0;i<N;i++)
    {
        // 第i个描述子到其它所有描述子之间的距离
        // vector<int> vDists(Distances[i],Distances[i]+N);
		vector<int> vDists(Distances[i].begin(), Distances[i].end());
		sort(vDists.begin(), vDists.end());

        // 获得中值
        int median = vDists[0.5*(N-1)];
        
        // 寻找最小的中值
        if(median<BestMedian)
        {
            BestMedian = median;
            BestIdx = i;
        }
    }

    {
        unique_lock<mutex> lock(mMutexFeatures);
        mDescriptor = vDescriptors[BestIdx].clone();       
    }
}

结束语

以上就是我学习到的内容，如果对您有帮助请多多支持我，如果哪里有问题欢迎大家在评论区积极讨论，我看到会及时回复。