视觉SLAM十四讲学习笔记-第五讲-图像和实践

 专栏系列文章如下：

 视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客

视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客

视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建_goldqiu的博客-CSDN博客

视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu的博客-CSDN博客

视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转向量、欧拉角、四元数_goldqiu的博客-CSDN博客

视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-相似、仿射、射影变换和eigen程序、可视化演示_goldqiu的博客-CSDN博客

视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-李群与李代数基础和定义、指数和对数映射_goldqiu的博客-CSDN博客

视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-李代数求导与扰动模型_goldqiu的博客-CSDN博客

视觉SLAM十四讲学习笔记-第四讲-Sophus实践、相似变换群与李代数_goldqiu的博客-CSDN博客

视觉SLAM十四讲学习笔记-第五讲-相机模型_goldqiu的博客-CSDN博客

5.2 图像

相机把三维世界中的信息转换成了一张由像素组成的照片，存储在计算机中，作为后续处理的数据来源。在数学中，图像可以用一个矩阵来描述；而在计算机中，它们占据一段连续的磁盘或内存空间，可以用二维数组来表示。

最简单的图像——灰度图：每个像素位置 (x,y) 对应一个灰度值 I，一张宽度为 w、高度为 h 的图像，数学上可以记为一个函数：

其中 (x,y) 是像素的坐标。然而，计算机并不能表达实数空间，所以需要对下标和图像读数在某个范围内进行量化（类似于模拟到数字的概念）。在常见的灰度图中，用 0~255 的整数（一个 unsigned char或1 个字节）来表达图像的灰度读数。那么，一张宽度为 640 像素、高度为 480 像素分辨率的灰度图就可以表示为：

unsigned char image[480][640] //二维数组表达图像

在程序中，图像以二维数组形式存储。它的第一个下标是指数组的行，而第二个下标则是列。在图像中，数组的行数对应图像的高度，而列数对应图像的宽度。

当访问某一个像素时，需要指明它所处的坐标。像素坐标系原点位于图像的左上角，X 轴向右，Y 轴向下（也就是u,v* 坐标）。如果还有第三个轴—Z 轴，根据右手法则，Z 轴向前。这种定义方式是与相机坐标系一致的。图像的宽度或列数，对应着 X 轴；而图像的行数或高度，则对应着它的 Y 轴。

根据这种定义方式，访问一个位于 x,y 处的像素，那么在程序中应该是：

unsigned char pixel = image[y][x];  //访问图像像素

它对应着灰度值 I(x,y) 的读数。

在 RGB-D 相机的深度图中，记录了各个像素与相机之间的距离。这个距离通常是以毫米为单位，而 RGB-D 相机的量程通常在十几米左右，超过了 255。这时会采用 16 位整数（unsigned short）来记录深度图的信息，也就是位于 0~65535 的值。换算成米的话，最大可以表示 65 米，足够 RGB-D 相机使用。

彩色图像的表示则需要通道（channel）的概念。在计算机中，用红色、绿色和蓝色这三种颜色的组合来表达任意一种色彩。于是对于每一个像素，就要记录其 R、G、B 三个数值，每一个数值就称为一个通道。最常见的彩色图像有三个通道，每个通道都由 8 位整数表示。在这种规定下，一个像素占据 24 位空间。通道的数量、顺序都是可以自由定义的。在 OpenCV 的彩色图像中，通道的默认顺序是 B、G、R。也就是说，当得到一个 24 位的像素时，前 8 位表示蓝色数值，中间 8 位为绿色，最后 8 位为红色。如果还想表达图像的透明度，就使用 R、G、B、A 四个通道。

5.3 实践：计算机中的图像

5.3.1 OpenCV 的基础使用方法

安装 OpenCV，网站：

Home - OpenCV​opencv.org/正在上传…重新上传取消​

OpenCV提供了大量的开源图像算法，是计算机视觉中使用极广的图像处理算法库。

在Ubuntu下，有两种安装方式：

1. 从源代码安装，指从OpenCV网站下载所有的OpenCV源代码，并在机器上编译安装，以便使用。好处是可以选择的版本比较丰富，而且能看到源代码，不过需要编译。还可以调整一些编译选项，匹配编程环境（例如，需不需要GPU加速等），还可以使用一些额外的功能。 源代码安装OpenCV 目前维护了两个主要版本，分为 OpenCV2.4系列和 OpenCV3系列。
2. 只安装库文件，指通过Ubuntu来安装由Ubuntu社区人员已经编译好的库文件，这样无须编译。

源代码安装，安装依赖项：

sudo apt−get install build−essential libgtk2.0−dev libvtk5−dev libjpeg−dev libtiff4−dev libjasper−dev libopenexr−dev libtbb−dev

OpenCV 的依赖项很多，缺少某些编译项会影响它的部分功能，但可能不会用上。OpenCV 会在 cmake 阶段检查依赖项是否会安装，并调整自己的功能。如果电脑上有GPU并且安装了相关依赖项，OpenCV也会把GPU加速打开。

安装：

cmake ..
make -j8
sudo make install

安装后，OpenCV 默认存储在/usr/local 目录下

操作 OpenCV 图像

slambook/ch5/imageBasics/imageBasics.cpp

在该例程中操作有：图像读取、显示、像素遍历、复制、赋值等。编译该程序时，需要在CMakeLists.txt中添加 OpenCV的头文件，然后把程序链接到库文件上，还使用了C++11标准（如 nullptr 和 chrono）。

编译运行：

报错：

CMakeFiles/joinMap.dir/joinMap.cpp.o：在函数‘fmt::v7::detail::compile_parse_context::char_type const* fmt::v7::detail::parse_format_specs >, fmt::v7::detail::compile_parse_context >(fmt::v7::detail::compile_parse_context&)’中：
joinMap.cpp:(.text._ZN3fmt2v76detail18parse_format_specsIN5Eigen9TransposeINS3_6MatrixIdLi4ELi1ELi0ELi4ELi1EEEEENS1_21compile_parse_contextIcNS1_13error_handlerEEEEEPKNT0_9char_typeERSB_[_ZN3fmt2v76detail18parse_format_specsIN5Eigen9TransposeINS3_6MatrixIdLi4ELi1ELi0ELi4ELi1EEEEENS1_21compile_parse_contextIcNS1_13error_handlerEEEEEPKNT0_9char_typeERSB_]+0x247)：对‘fmt::v7::detail::error_handler::on_error(char const*)’未定义的引用

需要将之前安装的fmt库链接joinMap.cpp，rgbd文件夹中的cmakelists如下：

find_package(Sophus REQUIRED)
include_directories(${Sophus_INCLUDE_DIRS})
find_package(Pangolin REQUIRED)
find_package(FMT REQUIRED)
add_executable(joinMap joinMap.cpp)
target_link_libraries(joinMap fmt::fmt ${OpenCV_LIBS} ${Pangolin_LIBRARIES})

在图像中，鼠标点击图像中的每个点都能在左下角得到UV坐标值和RGB三通道值。

函数解析如下：

1. cv::imread：函数读取图像，并把图像和基本信息显示出来。
2. OpenCV 提供了迭代器，可以通过迭代器遍历图像的像素。cv::Mat::data 提供了指向图像数据开头的指针，可以直接通过该指针自行计算偏移量，然后得到像素的实际内存位置。
3. 复制图像中直接赋值是浅拷贝，并不会拷贝数据，而clone方法是深拷贝，会拷贝数据，这在图像存取中会经常用到。
4. 在编程过程中碰到图像的旋转、插值等操作，自行查阅函数对应的文档，以了解它们的原理与使用方式。

注：1. cv::Mat 亦是矩阵类，除了表示图像之外，我们也可以用它来存储位姿等矩阵数据，但一般还是使用eigen，更快一些。

1. cmake默认编译的是debug模式，如果使用release模式会快很多。

5.3.2 图像去畸变

OpenCV 提供了去畸变函数 cv::Undistort()，这个例程从公式出发计算了畸变前后的图像坐标（代码中有内参数据）。

slambook/ch5/imageBasics/undistortImage.cpp

运行如下：

可以看到去畸变前后图像差别还是蛮大的。

5.4 实践：3D 视觉

5.4.1 双目视觉

在stereo文件夹中，有左右目的图像和对应代码。其中代码计算图像对应的视差图，然后再计算各像素在相机坐标系下的坐标，它们共同构成点云。

slambook/ch5/stereoVision/stereoVision.cpp

运行如下：（比较大的图片是视差图）

例程中调用了OpenCV实现的SGBM算法（Semi-global Batch Matching）[26] H. Hirschmuller, “Stereo processing by semiglobal matching and mutual information,” IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, vol. 30, no. 2, pp. 328–341, 2008.

计算左右图像的视差，然后通过双目相机的几何模型把它变换到相机的3D空间中。SGBM 使用了来自网络的经典参数配置，主要调整了最大和最小视差。视差数据结合相机的内参、基线，即能确定各点在三维空间中的位置。感兴趣可以阅读相关的参考文献[27, 28]。

[27] D. Scharstein and R. Szeliski, “A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms,” International journal of computer vision, vol. 47, no. 1-3, pp. 7–42, 2002.

[28] S. M. Seitz, B. Curless, J. Diebel, D. Scharstein, and R. Szeliski, “A comparison and evaluation of multi-view stereo reconstruction algorithms,” in null, pp. 519–528, IEEE, 2006.

5.4.2 RGB-D 视觉

RGB-D相机能通过物理方法获得像素深度信息。如果已知相机的内外参，可以计算任何一个像素在世界坐标系下的位置，从而建立一张点云地图。

位于 slambook/ch5/rgbd 文件夹中有5对图像。在 color/下有 1.png 到 5.png 共 5 张 RGB 图，而在 depth/下有 5 张对应的深度图。同时，pose.txt 文件给出了5张图像的相机外参位姿。位姿记录的形式为平移向量加旋转四元数： [x, y, z, qx, qy, qz, qw], 其中 qw 是四元数的实部。

这一段程序，完成了两件事：(1). 根据内参计算一对 RGB-D图像对应的点云；(2). 根据各张图的相机位姿（也就是外参），把点云加起来，组成地图。

slambook/ch5/rgbd/jointMap.cpp

运行程序如下：

习题

1. 寻找一部相机，标定它的内参。可能会用到标定板， 或者棋盘格。
2. 相机内参的物理意义。如果一部相机的分辨率变为原来的两倍而其他地方不变，它的内参如何变化？
3. 搜索特殊相机（鱼眼或全景相机）的标定方法。它们与普通的针孔模型有何不同？
4. 调研全局快门相机（global shutter）和卷帘快门相机（rolling shutter）的异同。它们在SLAM中有何优缺点？
5. RGB-D 相机是如何标定的？以 Kinect 为例，需要标定哪些参数？（参照https://github.com/code-iai/iai_kinect2）
6. 除了示例程序演示的遍历图像的方式，还能举出哪些遍历图像的方法？
7. 阅读 OpenCV 官方教程，学习它的基本用法。

习题有代码学习和工程应用的知识，后面实际开发中会很有帮助。