视觉slam十四讲ORB使用示例代码orb_cv.cpp

《视觉SLAM十四讲》中提到的ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）是一种高效的特征检测和描述符匹配算法，常用于计算机视觉中的结构光标定、定位以及实时地图构建等场景。 Orb_CV.cpp 是一个典型的使用 ORB 算法的 C++ 示例代码片段，它通常会包含以下几个步骤：

1. **初始化**：首先导入必要的库，如 OpenCV 和它的非深度学习版本。

#include <opencv2/features2d.hpp>
#include <opencv2/calib3d.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>

2. **图像读取**：加载待处理的图像。

cv::Mat img = cv::imread("image.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

3. **ORB 特征检测和描述**：创建 ORB 检测器对象，并提取关键点及其描述符。

cv::ORB orb;
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
cv::Mat descriptors;
orb.detectAndCompute(img, std::noArray(), keypoints, descriptors);

4. **匹配描述符**：如果有多张图片，可以使用BFMatcher 对两个图像的描述符进行匹配。

cv::BruteForceMatcher<ORBDesc> bfmatcher;
std::vector<std::pair<cv::Point2f, cv::Point2f>> matches;
bfmatcher.match(descriptors, otherDescriptors, matches);

5. **结果可视化**：将关键点和匹配显示在原始图像上。

cv::drawKeypoints(img, keypoints, img, Scalar(0), cv::DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);
cv::imshow("ORB Matches", img);
cv::waitKey();

6. **保存匹配数据**：有时可能会保存这些关键点和匹配信息以便后续处理。

注意，这只是一个简化的示例，实际应用中可能会包括更复杂的数据结构管理和错误检查。完整的 `Orb_CV.cpp` 文件应包含了更多的细节，例如循环处理多帧图像，以及处理匹配的质量筛选等。