PX4FLOW flow.c函数流程详细解析

近日研究过px4flow的光流算法流程，这里记录分享一下：

flow.c:传入参数：图像1,2 陀螺仪返回速率x,y,z,光流值x,y
     1.计算黑森矩阵（疑似没用上）
     2.遍历所有像素点（图一图二同时遍历），在图一中计算compute_diff()也就是特征点的强度，大于阈值之后，再以这个点为中心计算SAD块匹配
具体方法是：记录下img1的该特征点(p_1)的base1,然后在图二中，也遍历到了这个点(p_2)，因此直接在图二中以该点(p_2)为中心计算(winmin,winmax)领域，在领域内对每个点(point)进行ADSDIFF计算，该函数是进行的SAD块匹配，也就是对该点(point)再取领域进行计算。得到相似度，循环之下可以找到最小的dist（最大的相似度）.同时记录此时(p_2)的偏移sumx,sumy并且存入数组dirx,diry和误差dist，只有当误差dist满足小于threshold才会继续进行（在这里并没有说不满足怎么办，估计是默认满足，如果不能出效果可以尝试调大误差容限threshold），满足之后计算compute_subpixel（）也就是计算出了(p_2)相对(p_1)的8个方向的累计误差acc[0-8]，然后与dist依次比较找到误差最小的方向，就可以得到(p_2)在(p_1)的方向误差的最小值mindir存入数组subdir.到此为止，对特征点的处理已经完成。综上对img1中的角点(p_1), 我们得到了img2中的(p_2)同时得到了x,y方向的偏移量dirsx,dirsy和相对方向mindir, 以此为依据可以弥补后续光流运动。////这部分是单个角点的操作。图像肯定有很多个角点。所有角点统计完我们能得到的是方向直方图histx和histy。区分出的不同点的个数meancount,偏移量累加meanflowx,meanflowy.
     3.不同点个数>10（小于10则视为没有相对运动）：取所有meanflowx,y的平均值。找出直方图峰值和位置，也就是得到了最大可能偏移的sumx和sumy以及有多少个点具有这个偏移。然后是一个if(1),else对应的是没有相对运动。 if(1)里面是一个方法的选择，满足条件是直方图均衡法，反之是位移累加值法，这个条件取决于setting(随便选).直方图均衡法:基于面积平均 位移累加求平均法。最后可以得到histflowx和histflowy作为整个图像的光流
     4.得到全局光流之后。可以选择性进行是否要gyro补偿，最后可以得到校正的全局光流pixel_flow_x,pixel_flow_y. 还会返回一个品质因数 也就是qual。统计的是可以区分的不同点个数