c++ 用orb slam2提取一幅图像的特征点

使用ORB SLAM2提取一幅图像的特征点需要按照以下步骤进行：

1. 创建一个ORBextractor对象，该对象用于提取特征点和描述符。ORBextractor类是ORB-SLAM2库中的一个类，可以通过构造函数指定特征点数量、图像金字塔层数等参数。

2. 读取图像并将其转换为灰度图像，ORB-SLAM2只能处理灰度图像。可以使用OpenCV的cv::imread函数读取图像，并使用cv::cvtColor函数将其转换为灰度图像。

3. 调用ORBextractor的operator()函数提取图像的特征点和描述符。该函数的输入参数为灰度图像和一个可选的掩码图像。

4. 获取提取的特征点和描述符。特征点是一个std::vector<cv::KeyPoint>对象，每个KeyPoint对象包含特征点的坐标、响应值等信息。描述符是一个cv::Mat对象，每行包含一个特征点的描述符，描述符的列数等于ORBextractor构造函数中指定的描述符维数，默认为32。

下面是一个示例代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "ORBextractor.h"

int main(int argc, char **argv)
{
    // 创建ORBextractor对象
    ORB_SLAM2::ORBextractor orb_extractor(1000, 1.2, 8, 20, 7);

    // 读取图像并将其转换为灰度图像
    cv::Mat image = cv::imread("test.png", cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    // 提取特征点和描述符
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
    cv::Mat descriptors;
    orb_extractor(image, cv::Mat(), keypoints, descriptors);

    // 输出特征点数量
    std::cout << "Number of keypoints: " << keypoints.size() << std::endl;

    return 0;
}

在上面的代码中，ORBextractor构造函数中的参数分别为特征点数量、图像金字塔层数、尺度因子、尺度空间中每个层的特征点数量、FAST角点检测阈值等。可以根据实际需要调整这些参数。