视觉SLAM提取特征点简单代码

以下是使用OpenCV库中的ORB算法提取特征点的简单代码示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>

int main()
{
    cv::Mat img = cv::imread("image.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 创建ORB特征检测器
    cv::Ptr<cv::ORB> detector = cv::ORB::create();

    // 检测图像中的特征点
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    detector->detect(img, keypoints);

    // 在图像中绘制检测到的特征点
    cv::Mat img_keypoints;
    cv::drawKeypoints(img, keypoints, img_keypoints);

    // 显示结果
    cv::imshow("Keypoints", img_keypoints);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

在上述代码中，使用`cv::ORB::create()`创建了一个ORB特征检测器，然后使用`detector->detect(img, keypoints)`检测图像中的特征点，最后使用`cv::drawKeypoints()`在图像中绘制检测到的特征点。

相关问题

orb-slam2特征点提取代码

ORB-SLAM2是一种基于特征点的视觉SLAM系统，它采用ORB特征点作为其特征描述符，下面是ORB-SLAM2特征点提取的核心代码：

// Extract ORB features from image
void ORBextractor::operator()(cv::Mat image, std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints, cv::Mat& descriptors)
{
    // Scale the image
    cv::Mat image_scaled;
    float scale = 1.0f / mvScaleFactors[mvScaleFactors.size()-1];
    cv::resize(image, image_scaled, cv::Size(), scale, scale, cv::INTER_LINEAR);

    // Compute the ORB features
    (*mpORBextractor)(image_scaled, cv::Mat(), keypoints, descriptors);

    // Scale keypoint coordinates
    if(scale!=1.0f)
    {
        for(auto& kp : keypoints)
        {
            kp.pt.x *= scale;
            kp.pt.y *= scale;
        }
    }
}

在这个代码中，首先对输入的图像进行缩放，然后调用OpenCV中的ORB特征点提取器对缩放后的图像进行特征点提取，最后再根据缩放因子对提取出的特征点的坐标进行还原。其中，`mvScaleFactors`是一个存储了不同尺度因子的向量，`mpORBextractor`是一个指向ORB提取器的指针。

视觉slam十四讲ch7代码

抱歉，我无法提供具体的代码，但我可以告诉你《视觉SLAM十四讲》第七章主要涵盖的内容。第七章主要介绍了基于特征点的视觉SLAM算法。在这一章中，作者详细讲解了特征点的提取与描述，以及如何使用RANSAC算法进行特征匹配与运动估计。同时，还介绍了基于三角化方法的地图点初始化和位姿优化的方法。最后，作者还介绍了基于图优化的方式进行位姿优化。这一章的代码实现可以在书中的配套代码中找到。