Python实现 slam 回环检测代码

由于SLAM回环检测涉及到多个传感器数据的处理和匹配，代码实现相对复杂。下面给出一个简单的示例代码，展示如何使用Python实现一个基于ORB特征点的SLAM回环检测。

首先，我们需要导入必要的库。

import cv2
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt

接着，我们定义一个函数用于提取ORB特征点和描述符。

def extract_features(img):
    # 初始化ORB检测器
    orb = cv2.ORB_create()
    # 检测特征点和描述符
    kp, des = orb.detectAndCompute(img, None)
    return kp, des

然后，我们定义一个函数用于匹配两张图像的ORB特征点。

def match_features(des1, des2):
    # 初始化FLANN匹配器
    FLANN_INDEX_LSH = 6
    index_params = dict(algorithm=FLANN_INDEX_LSH,
                        table_number=6,
                        key_size=12,
                        multi_probe_level=1)
    search_params = dict(checks=50)
    flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params)
    # 匹配特征点
    matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2)
    # 保留较好的匹配
    good_matches = []
    for m, n in matches:
        if m.distance < 0.7 * n.distance:
            good_matches.append(m)
    return good_matches

接下来，我们定义一个函数用于检测回环。该函数接受一个图像序列，返回检测到的回环帧的索引。

def detect_loop(frames):
    # 提取所有帧的ORB特征点和描述符
    keypoints = []
    descriptors = []
    for frame in frames:
        kp, des = extract_features(frame)
        keypoints.append(kp)
        descriptors.append(des)
    # 对每一对相邻帧进行特征点匹配
    matches = []
    for i in range(len(frames) - 1):
        des1 = descriptors[i]
        des2 = descriptors[i + 1]
        matches.append(match_features(des1, des2))
    # 对每一对相邻帧的匹配结果进行比较，检测回环
    loop_frames = []
    for i in range(len(matches) - 1):
        for j in range(i + 1, len(matches)):
            m1 = matches[i]
            m2 = matches[j]
            for match1 in m1:
                for match2 in m2:
                    if match1.queryIdx == match2.trainIdx and match1.trainIdx == match2.queryIdx:
                        loop_frames.append((i, j))
    # 返回检测到的回环帧的索引
    loop_indices = []
    for lf in loop_frames:
        loop_indices.append(lf[0])
        loop_indices.append(lf[1])
    return loop_indices

最后，我们可以使用以下代码测试我们的回环检测函数。

# 读入测试图像
img1 = cv2.imread('img1.png', 0)
img2 = cv2.imread('img2.png', 0)
img3 = cv2.imread('img3.png', 0)
img4 = cv2.imread('img4.png', 0)

# 检测回环
loop_indices = detect_loop([img1, img2, img3, img4])

# 输出检测结果
if len(loop_indices) == 0:
    print('No loop detected.')
else:
    print('Loop detected in frames:')
    print(loop_indices)