特征点法-ORB特征-slam14-ch7

一、 概述视觉里程计
视觉里程计work流程：

视觉里程计步骤：

1. 找到图像关联点
2. 估计相机位姿
3. 如需要增加地图
   二、 特征点法
   （一）特征点
   特征点组成:
   
   图像特征：
   

人工设计特征点拥有性质：

1. 可重复性（Repeatability）：相同的“区域”可以在不同的图像中被找到。
2. 可区别性（Distinctiveness）：不同的“区域”有不同的表达。
3. 高效率（Efficiency）：同一图像中，特征点的数量应远小于像素的数量。
4. 本地性（Locality）：特征仅与一小片图像区域相关。

（二）ORB特征
简介：
ORB 特征亦由关键点和描述子两部分组成。它的关键点称为“Oriented FAST”，是
一种改进的 FAST（Features from Accelerated Segments Test） 角点。它的描述子称为 BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Features）。ORB特征提取分为两个步骤：

1. FAST角点提取：找出图像中的” 角点”。相较于原版的 FAST, ORB 中计算了特征点的主方向，为后续的 BRIEF 描述子增加了旋转不变特性。
2. BRIEF描述子：对前一步提取出特征点的周围图像区域进行描述。
   FAST算法
   算法步骤：
   
3. 在图像中选取像素 p，假设它的亮度为 Ip。
4. 设置一个阈值 T(比如 Ip 的 20%)。
5. 以像素 p 为中心, 选取半径为 3 的圆上的 16 个像素点。
6. 假如选取的圆上，有连续的 N 个点的亮度大于 Ip + T 或小于 Ip -T，那么像素 p 可以被认为是特征点 (N 通常取 12，即为 FAST-12。其它常用的 N 取值为 9 和 11，他们分别被称为 FAST-9，FAST-11)。
7. 循环以上四步，对每一个像素执行相同的操作。

FAST-12 算法，仅将 p 与圆圈中的 4 个等距像素相比。这种方法已经证明和比较 16 个周围像素的效果相同。如果至少有一对连续像素的亮度高于或低于 p，则将 p 选作关键点。这种优化使得在整个图像中搜索关键点的时间缩短了四倍。


可以看出关键点位于亮度有变化的区域，此类区域通常确定了某种边缘，例如猫的爪子。边缘定义了猫的界限，以及脸部区域的界限，因此这些关键点使我们能够识别这只猫，而不是图像中的任何其他对象或背景。
原始的FAST角点经常出现“扎堆”现象，需要采取非极大值抑制（Non-maximal suppresion）,在一定区域内保留了响应的极大值的角点，避免角点集中问题。
FAST 角点不具有方向信息。而且，由于它固定取半径为 3 的圆，存在尺度问题：远处看着像是角点的地方，接近后看可能就不是角点了。针对 FAST 角点不具有方向性和尺度的弱点，ORB 添加了尺度和旋转的描述。尺度不变性由构建图像金字塔，并在金字塔的每一层上检测角点来实现。而特征的旋转是由灰度质心法（Intensity Centroid）实现的，所谓之心是指以图像块灰度值作为权重的中心。
图像金字塔是单个图像的多尺度表示法，由一系列原始图像的不同分辨率版本组成。金字塔的每个级别都由上个级别的图像下采样版本组成。下采样是指图像分辨率被降低，比如图像按照 1/2 比例下采样。因此一开始的 4x4 正方形区域现在变成 2x2 正方形。图像的下采样包含更少的像素，并且以 1/2 的比例降低大小。

ORB 创建好图像金字塔后，它会使用 FAST 算法从每个级别不同大小的图像中快速找到关键点。因为金字塔的每个级别由原始图像的更小版本组成，因此原始图像中的任何对象在金字塔的每个级别也会降低大小。
通过确定每个级别的关键点 ORB 能够有效发现不同尺寸的对象的关键点，这样的话 ORB 实现了部分缩放不变性。这一点很重要，因为对象不太可能在每个图像中的大小都完全一样，尤其是像猫这样的对象某个时刻可能靠近相机，在另一个时刻离相机很远。

灰度质心法假设角点的灰度与质心之间存在一个偏移，这个向量可以用于表示一个方向。

BRIEF描述子
BRIEF 是 Binary Robust Independent Elementary Features 的简称，它的作用是根据一组关键点创建二元特征向量。二元特征向量又称为二元描述符，是仅包含 1 和 0 的特征向量。在 BRIEF 中每个关键点由一个二元特征向量描述，该向量一般为 128-512 位的字符串，其中仅包含 1 和 0。

BRIEF算法的核心思想是在关键点P的周围以一定模式选取N个点对，把这N个点对的比较结果组合起来作为描述子。


(三) 特征匹配
提取特征，进行匹配，为下一步估计相机运动做准备。
实践代码：

#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;

int main ( int argc, char** argv )
{
    if ( argc != 3 )
    {
        cout<<"usage: feature_extraction img1 img2"<<endl;
        return 1;
    }
    //-- 读取图像
    Mat img_1 = imread ( argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR );
    Mat img_2 = imread ( argv[2], CV_LOAD_IMAGE_COLOR );

    //-- 初始化
    std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;
    Mat descriptors_1, descriptors_2;
    Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create();
    Ptr<DescriptorExtractor> descriptor = ORB::create();
    // Ptr detector = FeatureDetector::create(detector_name);
    // Ptr descriptor = DescriptorExtractor::create(descriptor_name);
    Ptr<DescriptorMatcher> matcher  = DescriptorMatcher::create ( "BruteForce-Hamming" );

    //-- 第一步:检测 Oriented FAST 角点位置
    detector->detect ( img_1,keypoints_1 );
    detector->detect ( img_2,keypoints_2 );

    //-- 第二步:根据角点位置计算 BRIEF 描述子
    descriptor->compute ( img_1, keypoints_1, descriptors_1 );
    descriptor->compute ( img_2, keypoints_2, descriptors_2 );

    Mat outimg1;
    drawKeypoints( img_1, keypoints_1, outimg1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT );
    imshow("ORB特征点",outimg1);

    //-- 第三步:对两幅图像中的BRIEF描述子进行匹配，使用 Hamming 距离
    vector<DMatch> matches;
    //BFMatcher matcher ( NORM_HAMMING );
    matcher->match ( descriptors_1, descriptors_2, matches );

    //-- 第四步:匹配点对筛选
    double min_dist=10000, max_dist=0;

    //找出所有匹配之间的最小距离和最大距离, 即是最相似的和最不相似的两组点之间的距离
    for ( int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++ )
    {
        double dist = matches[i].distance;
        if ( dist < min_dist ) min_dist = dist;
        if ( dist > max_dist ) max_dist = dist;
    }
    
    // 仅供娱乐的写法
    min_dist = min_element( matches.begin(), matches.end(), [](const DMatch& m1, const DMatch& m2) {return m1.distance<m2.distance;} )->distance;
    max_dist = max_element( matches.begin(), matches.end(), [](const DMatch& m1, const DMatch& m2) {return m1.distance<m2.distance;} )->distance;

    printf ( "-- Max dist : %f \n", max_dist );
    printf ( "-- Min dist : %f \n", min_dist );

    //当描述子之间的距离大于两倍的最小距离时,即认为匹配有误.但有时候最小距离会非常小,设置一个经验值30作为下限.
    std::vector< DMatch > good_matches;
    for ( int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++ )
    {
        if ( matches[i].distance <= max ( 2*min_dist, 30.0 ) )
        {
            good_matches.push_back ( matches[i] );
        }
    }

    //-- 第五步:绘制匹配结果
    Mat img_match;
    Mat img_goodmatch;
    drawMatches ( img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, matches, img_match );
    drawMatches ( img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, good_matches, img_goodmatch );
    imshow ( "所有匹配点对", img_match );
    imshow ( "优化后匹配点对", img_goodmatch );
    waitKey(0);

    return 0;
}

结果展示：

参考：
高翔-视觉SLAM14讲
https://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5616653.html
https://www.cnblogs.com/alexme/p/11345701.html