一起做RGB-D SLAM(3)

第三讲 特征提取与配准

　　师兄：同学们大家好，又到我们每周一次的“一起做RGB-D SLAM”时间啦！大家还记得上周我们讲了什么东西吗？

　　小萝卜：等一下师兄！我们的博客什么时候变成每周一更了？

　　师兄：这个，这不是因为终于到暑假了，我可以专门搞学术了嘛。

　　小萝卜：胡说！前两天我还看到你在超市开挖掘机来着！

　　师兄：这事你就别提了啊……

　　小萝卜：我还有照片为证呢！

　

 

 

 

 

 

 

 

 

 

　　师兄：你能不能别提这个事了啊……我们赶紧开始讲课吧。

　　小萝卜：师兄，那可是儿童专区啊，您可是个博士，自重啊！

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 上讲回顾

　　在上一讲中，我们介绍了如何把2D图像坐标转换为3D空间坐标。然后，利用推导的数学公式，实现了把图像转化为点云的程序。在上一讲的末尾，我们给出了一道作业题，希望读者去把这两件事做成一个函数库，以供将来调用。不知道大家回去之后做了没有呢？

　　小萝卜：读者这么勤奋肯定已经做好了啦！

　　师兄：嗯，所以呢，这一讲里面我们就要用到上面两个函数了。在讲解本讲的内容之前，先介绍一下我们是如何封装上节课代码的。在 代码根目录/include 下，我们新建了一个 slamBase.h 文件，存放上一讲以及以后讲到的各种函数：

　　include/slamBase.h:

 1 /*************************************************************************
 2     > File Name: rgbd-slam-tutorial-gx/part III/code/include/slamBase.h
 3     > Author: xiang gao
 4     > Mail: [email protected]
 5     > Created Time: 2015年07月18日 星期六 15时14分22秒
 6     > 说明：rgbd-slam教程所用到的基本函数（C风格）
 7  ************************************************************************/
 8 # pragma once
 9 
10 // 各种头文件 
11 // C++标准库
12 #include 
13 #include 
14 using namespace std;
15 
16 // OpenCV
17 #include 
18 #include 
19 
20 //PCL
21 #include 
22 #include 
23 
24 // 类型定义
25 typedef pcl::PointXYZRGBA PointT;
26 typedef pcl::PointCloud PointCloud;
27 
28 // 相机内参结构
29 struct CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS 
30 { 
31     double cx, cy, fx, fy, scale;
32 };
33 
34 // 函数接口
35 // image2PonitCloud 将rgb图转换为点云
36 PointCloud::Ptr image2PointCloud( cv::Mat& rgb, cv::Mat& depth, CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS& camera );
37 
38 // point2dTo3d 将单个点从图像坐标转换为空间坐标
39 // input: 3维点Point3f (u,v,d)
40 cv::Point3f point2dTo3d( cv::Point3f& point, CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS& camera );

　　可以看到，我们把相机参数封装成了一个结构体，另外还声明了 image2PointCloud 和 point2dTo3d 两个函数。然后，在 src/ 目录下新建 slamBase.cpp 文件：

　　src/slamBase.cpp

 1 /*************************************************************************
 2     > File Name: src/slamBase.cpp
 3     > Author: xiang gao
 4     > Mail: [email protected]
 5     > Implementation of slamBase.h
 6     > Created Time: 2015年07月18日 星期六 15时31分49秒
 7  ************************************************************************/
 8 
 9 #include "slamBase.h"
10 
11 PointCloud::Ptr image2PointCloud( cv::Mat& rgb, cv::Mat& depth, CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS& camera )
12 {
13     PointCloud::Ptr cloud ( new PointCloud );
14 
15     for (int m = 0; m < depth.rows; m++)
16         for (int n=0; n < depth.cols; n++)
17         {
18             // 获取深度图中(m,n)处的值
19             ushort d = depth.ptr(m)[n];
20             // d 可能没有值，若如此，跳过此点
21             if (d == 0)
22                 continue;
23             // d 存在值，则向点云增加一个点
24             PointT p;
25 
26             // 计算这个点的空间坐标
27             p.z = double(d) / camera.scale;
28             p.x = (n - camera.cx) * p.z / camera.fx;
29             p.y = (m - camera.cy) * p.z / camera.fy;
30             
31             // 从rgb图像中获取它的颜色
32             // rgb是三通道的BGR格式图，所以按下面的顺序获取颜色
33             p.b = rgb.ptr(m)[n*3];
34             p.g = rgb.ptr(m)[n*3+1];
35             p.r = rgb.ptr(m)[n*3+2];
36 
37             // 把p加入到点云中
38             cloud->points.push_back( p );
39         }
40     // 设置并保存点云
41     cloud->height = 1;
42     cloud->width = cloud->points.size();
43     cloud->is_dense = false;
44 
45     return cloud;
46 }
47 
48 cv::Point3f point2dTo3d( cv::Point3f& point, CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS& camera )
49 {
50     cv::Point3f p; // 3D 点
51     p.z = double( point.z ) / camera.scale;
52     p.x = ( point.x - camera.cx) * p.z / camera.fx;
53     p.y = ( point.y - camera.cy) * p.z / camera.fy;
54     return p;
55 }

　　最后，在 src/CMakeLists.txt 中加入以下几行，将 slamBase.cpp 编译成一个库，供将来调用：

ADD_LIBRARY( slambase slamBase.cpp )
TARGET_LINK_LIBRARIES( slambase
    ${OpenCV_LIBS} 
    ${PCL_LIBRARIES} )

　　这两句话是说，把slamBase.cpp编译成 slamBase 库，并把该库里调到的OpenCV和PCL的部分，和相应的库链接起来。是不是感觉代码更有条理了呢？今后，我们会在每一讲里介绍新的内容，并把实现的代码封装里这个slamBase库中。

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图像配准 数学部分

　　SLAM是由“定位”（Localization)和“建图”（Mapping)两部分构成的。现在来看定位问题。要求解机器人的运动，首先要解决这样一个问题：给定了两个图像，如何知道图像的运动关系呢？

　　这个问题可以用基于特征的方法（feature-based）或直接的方法（direct method）来解。虽说直接法已经有了一定的发展，但目前主流的方法还是基于特征点的方式。在后者的方法中，首先你需要知道图像里的“特征”，以及这些特征的一一对应关系。

　　假设我们有两个帧：F1和F2. 并且，我们获得了两组一一对应的特征点：

P={p1,p2,…,pN}∈F1

Q={q1,q2,…,qN}∈F2

. 其中 p和 q都是 R3中的点。

　　我们的目的是求出一个旋转矩阵R和位移矢量t，使得：

∀i,pi=Rqi+t

.

　　然而实际当中由于误差的存在，等号基本是不可能的。所以我们通过最小化一个误差来求解R,t:

　　

minR,t∑i=1N∥pi−(Rqi+t)∥2

　　这个问题可以用经典的ICP算法求解。其核心是奇异值分解(SVD)。我们将调用opencv中的函数求解此问题，所以在此就不细讲ICP的具体步骤了。有兴趣的读者可以参阅1987年PAMI上的一篇文章，也是最原始的ICP方法：Least-squares fitting of two 3-D point sets。

　　那么从这个数学问题上来讲，我们的关键就是要获取一组一一对应的空间点，这可以通过图像的特征匹配来完成。　　

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图像配准 编程实现

　　本节中，我们要匹配两对图像，并且计算它们的位移关系。它们分别是rgb1,png, rgb2.png, depth1.png, depth2.png. 人眼可以直观地看到第二个图是向左转动了一些。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

　　照例，我们先给出完整的程序代码。读者可以先把代码浏览一遍，我们再加以详细的解释。因为本节的代码比较长，我把它折叠起来，否则排版就太长了。

  detectFeatures.cpp

 　　代码的解释：

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　　第一部分： 18行至52行，特征的检测与描述子的计算。

　　要在一个图像里提取特征，第一步是计算“关键点”，然后，针对这些关键点周围的像素，计算其“描述子”。在OpenCV中，分别由cv::FeatureDetector和cv::DescriptorExtractor来计算。

1 cv::Ptr _detector = cv::FeatureDetector::create( "SIFT" );
2 cv::Ptr _descriptor = cv:: DescriptorExtractor::create( "SIFT" );

　　然后，使用 _detector->detect()函数提取关键点。值得一提的是，_detector和_descriptor的类型可以由字符串指定。如果你想构建FAST, SURF等特征，只需改后面的字符串即可。

　　关键点是一种cv::KeyPoint的类型。你可以看它的API: http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_feature_detectors.html?highlight=keypoint#KeyPoint 由于比较长我这里就不贴了。可以看到，KeyPoint结构中带有 Point2f pt 这个成员变量，指这个关键点的像素坐标。此外，有的关键点还有半径、角度等参数，画在图里就会像一个个的圆一样。

 

　　

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

有了一组KeyPoint之后，就可以调用：

1 _descriptor->compute( image, keypoint, descriptor )

　　在 keypoint 上计算描述子。描述子是一个cv::Mat的矩阵结构，它的每一行代表一个对应于Keypoint的特征向量。当两个keypoint的描述子越相似，说明这两个关键点也就越相似。我们正是通过这种相似性来检测图像之间的运动的。

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　　第二部分：特征匹配（53行至88行）

　　接下来，我们对上述的描述子进行匹配。在OpenCV中，你需要选择一个匹配算法，例如粗暴式（bruteforce），近似最近邻（Fast Library for Approximate Nearest Neighbour, FLANN）等等。这里我们构建一个FLANN的匹配算法：

1 vector< cv::DMatch > matches;
2 cv::FlannBasedMatcher matcher;
3 matcher.match( desp1, desp2, matches );

　　匹配完成后，算法会返回一些 DMatch 结构。该结构含有以下几个成员：

1. queryIdx 源特征描述子的索引（也就是第一张图像）。
2. trainIdx 目标特征描述子的索引（第二个图像）
3. distance 匹配距离，越大表示匹配越差。

　　有了匹配后，可以用drawMatch函数画出匹配的结果：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

　　小萝卜：这真是“乱花渐欲迷人眼，浅草才能没马蹄”啊！

　　师兄：你不是机器人么，怎么开始变得文艺起来了？

　　不管如何说，仅靠描述子的匹配似乎是太多了些，把许多不相似的东西也匹配起来了。(由于这两个图像只有水平旋转，所以水平的匹配线才是对的，其他的都是误匹配）。因此，需要筛选一下这些匹配，例如，把distance太大的给去掉（源文件69到88行）。

　　筛选的准则是：去掉大于最小距离四倍的匹配。

　　小萝卜：为什么是四倍呢？

　　师兄：这只是个经验数值啦，就像你平时都买一斤半的枣糕呀，为什么不买两斤呢？

　　小萝卜：我喜欢吃枣糕！等这节讲完我们去吃枣糕吧！

　　师兄：呃……总、总之，选出来的goodmatch大概是这样的：

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

　　筛选之后，匹配就少了许多了，图像看起来也比较干净。

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　　第三部分 求解PnP

　　求解PnP的核心是调用OpenCV里的SolvePnPRansac函数。该函数的接口如下（来自OpenCV在线API）：

C++:  void  solvePnPRansac (InputArray  objectPoints, InputArray  imagePoints, InputArray  cameraMatrix, InputArray  distCoeffs, OutputArray  rvec, OutputArray  tvec, bool  useExtrinsicGuess=false, int  iterationsCount=100, float  reprojectionError=8.0, int  minInliersCount=100, OutputArray  inliers=noArray(), int  flags=ITERATIVE  )

Python:   cv2. solvePnPRansac (objectPoints, imagePoints, cameraMatrix, distCoeffs [, rvec[, tvec[, useExtrinsicGuess[, iterationsCount[, reprojectionError[, minInliersCount[, inliers[, flags]]]]]]]]) → rvec, tvec, inliers

Parameters:

objectPoints – Array of object points in the object coordinate space, 3xN/Nx3 1-channel or 1xN/Nx1 3-channel, where N is the number of points.  vector can be also passed here. imagePoints – Array of corresponding image points, 2xN/Nx2 1-channel or 1xN/Nx1 2-channel, where N is the number of points.  vector can be also passed here. cameraMatrix – Input camera matrix   . distCoeffs – Input vector of distortion coefficients   of 4, 5, or 8 elements. If the vector is NULL/empty, the zero distortion coefficients are assumed. rvec – Output rotation vector (see  Rodrigues() ) that, together with  tvec , brings points from the model coordinate system to the camera coordinate system. tvec – Output translation vector. useExtrinsicGuess – If true (1), the function uses the provided  rvec and  tvec values as initial approximations of the rotation and translation vectors, respectively, and further optimizes them. iterationsCount – Number of iterations. reprojectionError – Inlier threshold value used by the RANSAC procedure. The parameter value is the maximum allowed distance between the observed and computed point projections to consider it an inlier. minInliersCount – Number of inliers. If the algorithm at some stage finds more inliers than minInliersCount , it finishes. inliers – Output vector that contains indices of inliers in objectPoints and imagePoints . flags – Method for solving a PnP problem (see  solvePnP() ).

　　可以看到，这个函数需要输入一组匹配好的三维点: objectPoints 和一组二维图像点: imagePoints. 返回的结果是旋转向量 rvec 和平移向量tvec。其他的都是算法中的参数。因此，我们需要想办法构建这两组输入点，它们实际上就是从goodmatches里抽取来的。

　　由于我们已经提取了KeyPoint，知道了它们的像素坐标。那么，利用上一节提供的库函数，就可以直接转到三维点啦。代码如下：（因为很重要就又贴了一遍）

 1 // 计算图像间的运动关系
 2     // 关键函数：cv::solvePnPRansac()
 3     // 为调用此函数准备必要的参数
 4     
 5     // 第一个帧的三维点
 6     vector pts_obj;
 7     // 第二个帧的图像点
 8     vector< cv::Point2f > pts_img;
 9 
10     // 相机内参
11     CAMERA_INTRINSIC_PARAMETERS C;
12     C.cx = 325.5;
13     C.cy = 253.5;
14     C.fx = 518.0;
15     C.fy = 519.0;
16     C.scale = 1000.0;
17 
18     for (size_t i=0; i( int(p.y) )[ int(p.x) ];
24         if (d == 0)
25             continue;
26         pts_img.push_back( cv::Point2f( kp2[goodMatches[i].trainIdx].pt ) );
27 
28         // 将(u,v,d)转成(x,y,z)
29         cv::Point3f pt ( p.x, p.y, d );
30         cv::Point3f pd = point2dTo3d( pt, C );
31         pts_obj.push_back( pd );
32     }
33 
34     double camera_matrix_data[3][3] = {
35         {C.fx, 0, C.cx},
36         {0, C.fy, C.cy},
37         {0, 0, 1}
38     };
39 
40     // 构建相机矩阵
41     cv::Mat cameraMatrix( 3, 3, CV_64F, camera_matrix_data );
42     cv::Mat rvec, tvec, inliers;
43     // 求解pnp
44     cv::solvePnPRansac( pts_obj, pts_img, cameraMatrix, cv::Mat(), rvec, tvec, false, 100, 1.0, 100, inliers );

　　求解完成后，rvec和tvec就含有了位移和旋转的信息，至此，我们已经成功地计算出两个图像的运动啦！

　　

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

　　小萝卜：对了，那个Ransac和inlier是什么呢？

　　师兄：尽管经过了筛选，我们提供的匹配里还是存在误匹配的情况。根据误匹配计算运动是不靠谱的。这时该怎么办呢？OpenCV会利用一种“随机采样一致性”（Random Sample Consensus）的思路（见https://en.wikipedia.org/wiki/RANSAC）。意思即为，在现有的匹配中随机取一部分，估计其运动。因为正确的匹配结果肯定是相似的，而误匹配的结果肯定满天乱飞。只要把收敛的结果取出来即可。

　　小萝卜：这个就叫做“幸福的家庭都是相似的，不幸的家庭各有各的不幸”吧。

　　师兄：你这样理解也可以。ransac适用于数据噪声比较大的场合。这对图像的inlier大概是这样的：

　　小萝卜：似乎仍有一些误差的样子呢。

　　师兄：是的，不过可以通过调节我们之前的筛选过程以及之后的ransac参数，得到更好的结果。

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本节回顾

　　本节中，我们介绍了如何提取、匹配图像的特征，并通过这些匹配，使用ransac方法估计图像的运动。下一节，我们将介绍如何使用刚得到的平移、旋转向量来拼接点云。至此，我们就完成了一个只有两帧的迷你SLAM程序。

　　课后作业：

1. 请把计算图像运动信息封装成一个函数，放进slamBase库中。
2. 由于我们的程序变复杂了，出现了一些内部的参数，如特征点类型，筛选准则，ransac参数等等。如果我们把这些参数值定义在源代码里，那么每修改一次，就要重新编译一遍程序。这非常麻烦。所以，我们希望把参数定义在外部文件中，在程序刚开始时读取此文件。这样一来，只要更改此文件即可完成参数的调节，不必重新编译程序了。因此，请你完成一个读取参数的类，放进slamBase中。

　　小萝卜：这一讲比前两节难好多啊，师兄。

　　师兄：是啊，然而我也不得不讲这些东西，不然讲不清楚呢。

　　小萝卜：嗯，那我回去好好复习啦。大家也要加油！

未完待续