UndistortKeyPoints(); ComputeStereoFromRGBD(imDepth); mvpMapPoints = vector<MapPoint*>(N,static_cast<MapPoint*>(NULL)); mvbOutlier = vector<bool>(N,false); // This is done only for the first Frame (or after a change in the calibration) if(mbInitialComputations) { ComputeImageBounds(imGray); mfGridElementWidthInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_COLS)/static_cast<float>(mnMaxX-mnMinX); mfGridElementHeightInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_ROWS)/static_cast<float>(mnMaxY-mnMinY); fx = K.at<float>(0,0); fy = K.at<float>(1,1); cx = K.at<float>(0,2); cy = K.at<float>(1,2); invfx = 1.0f/fx; invfy = 1.0f/fy; mbInitialComputations=false; } mb = mbf/fx; AssignFeaturesToGrid();
时间: 2024-04-03 15:37:19 浏览: 16
这段代码看起来像是一个SLAM系统中的一部分,有一些计算机视觉相关的操作,比如去畸变、计算深度图、找到特征点,并将它们分配到一个网格中。其中,计算图像畸变的函数是UndistortKeyPoints(),计算深度图的函数是ComputeStereoFromRGBD()。还有一些变量的定义和初始化,比如相机内参fx、fy、cx、cy等。不过,我无法判断这段代码的具体功能和意义,需要更多上下文信息才能给出更准确的解释。
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解释下面这段代码 N = mvKeys.size(); UndistortKeyPoints(); ComputeStereoFromRGBD(imDepth); mvpMapPoints = vector<MapPoint*>(N,static_cast<MapPoint*>(NULL)); mvbOutlier = vector<bool>(N,false); // This is done only for the first Frame (or after a change in the calibration) if(mbInitialComputations) { ComputeImageBounds(imGray); mfGridElementWidthInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_COLS)/static_cast<float>(mnMaxX-mnMinX); mfGridElementHeightInv=static_cast<float>(FRAME_GRID_ROWS)/static_cast<float>(mnMaxY-mnMinY); fx = K.at<float>(0,0); fy = K.at<float>(1,1); cx = K.at<float>(0,2); cy = K.at<float>(1,2); invfx = 1.0f/fx; invfy = 1.0f/fy; mbInitialComputations=false; } mb = mbf/fx; AssignFeaturesToGrid();
这段代码是一个函数或者方法,在一个类中被调用。首先,它获取了一个名为mvKeys的vector变量的大小,并将其赋值给了变量N。然后,它调用了两个私有方法:UndistortKeyPoints()和ComputeStereoFromRGBD(imDepth)。这些方法可能是用于对图像进行校正和计算深度图像。接下来,它初始化了两个vector变量,一个用于存储MapPoint指针(mvpMapPoints),另一个用于存储bool类型的值(mvbOutlier)。然后,它检查是否进行了初始计算,如果是,则计算图像边界、计算网格元素的宽度和高度、获取相机内参等参数,并将mbInitialComputations标志设置为false。最后,它计算了mb的值,并将特征点分配到网格中,这可能是用于加速后续的匹配和跟踪。
解释下面这段代码 if (!T_M.empty() && flagprocess) //T_M: Outliers vector && people exists 如果場景中有人並且有异常點,則通過label進行進一步的運動檢查 { std::chrono::steady_clock::time_point tc1 = std::chrono::steady_clock::now(); //erase outliers from mvKeysTemp flag_mov = mpORBextractorLeft->CheckMovingKeyPoints(imGray, imS, mvKeysTemp, T_M); std::chrono::steady_clock::time_point tc2 = std::chrono::steady_clock::now(); double tc = std::chrono::duration_cast<std::chrono::duration<double>>(tc2 - tc1).count(); cout << "check time =" << tc * 1000 << endl; } ExtractORBDesp(0, imGray); N = mvKeys.size(); if (mvKeys.empty()) return; UndistortKeyPoints(); ComputeStereoFromRGBD(imDepth); mvpMapPoints = vector<MapPoint *>(N, static_cast<MapPoint *>(NULL)); mvbOutlier = vector<bool>(N, false); // This is done only for the first Frame (or after a change in the calibration) InitializeClass(); AssignFeaturesToGrid();
这段代码是一个函数的一部分,主要是用于对当前帧提取ORB特征点,并根据场景中的人和异常点进行进一步的运动检测,最后将特征点分配到网格中。
具体来说,首先判断场景中是否有人以及是否存在异常点,如果有,就通过调用mpORBextractorLeft->CheckMovingKeyPoints()函数来检测运动,并将结果保存在flag_mov变量中。接着用UndistortKeyPoints()函数对特征点进行去畸变处理,然后通过ComputeStereoFromRGBD()函数计算深度信息,并将特征点分配到网格中以加速后续的匹配过程。
最后,如果是第一帧或者相机标定发生变化,就调用InitializeClass()函数进行初始化操作,然后将特征点分配到网格中。