orb提取特征点 四叉树均匀化
时间: 2023-07-28 10:28:15 浏览: 105
ORB算法中的四叉树均匀化主要是用来对检测到的特征点进行筛选和均匀化。这个过程可以分为以下几个步骤:
1. 对特征点进行排序,按照响应值从大到小排列。
2. 以图像中心为中心,将图像分成四个子区域。
3. 遍历排序后的特征点,将每个特征点插入到四叉树的相应子区域中。
4. 对四叉树的每个叶子节点进行判断,如果该节点中的特征点数量大于一个阈值,则将该节点进行分裂,将其分成四个子节点。
5. 对四叉树进行递归遍历,直到所有叶子节点都满足数量要求或不能再分裂为止。
通过四叉树均匀化可以保证特征点分布均匀,避免了某些区域特征点过于密集而导致计算量大的问题。同时,还可以筛选掉一些不具有代表性的特征点,提高匹配的准确度和效率。
在ORB算法中,四叉树均匀化的实现可以参考以下代码:
```c++
// 创建四叉树
QuadTreeNode root(0, 0, img.cols, img.rows, img, nfeatures, scale_factor, iniThFAST, minThFAST);
// 遍历四叉树进行均匀化
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
std::vector<QuadTreeNode*> quads_to_visit;
quads_to_visit.push_back(&root);
while (!quads_to_visit.empty())
{
QuadTreeNode* node = quads_to_visit.back();
quads_to_visit.pop_back();
if (node->isLeaf())
{
if (node->features.size() < (size_t)nfeatures)
{
for (size_t i = 0; i < node->features.size(); i++)
keypoints.push_back(node->features[i]);
}
else
{
while (!node->isLeaf())
{
node = node->getBestChild();
}
for (size_t i = 0; i < node->features.size(); i++)
keypoints.push_back(node->features[i]);
}
}
else
{
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
if (node->children[i]->features.size() > 0)
{
quads_to_visit.push_back(node->children[i]);
}
}
}
}
```
其中,QuadTreeNode是四叉树的节点类,用来存储节点的信息和特征点。在创建四叉树时,需要指定四叉树的根节点的位置和大小,以及一些参数,如特征点数量、尺度因子、阈值等。在遍历四叉树时,需要判断节点是否为叶子节点,如果是则进行均匀化和筛选;如果不是,则继续遍历其子节点。最后,将均匀化和筛选后的特征点存储到一个数组中。
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