orb_slam3函数入口

ORB-SLAM3的函数入口主要在ORB_SLAM3/src/System.cc文件中，主要包括以下几个函数：

1. System::System()：ORB-SLAM3的构造函数，用于初始化ORB特征提取、相机模型、地图、帧等各种对象，以及加载配置文件等操作。

2. System::TrackMonocular()：用于单目SLAM的主要函数，实现了ORB特征点的提取、描述子的计算、地图点的跟踪、姿态估计、地图点的三角化等操作，并返回当前帧的位姿。

3. System::TrackRGBD()：用于RGB-D SLAM的主要函数，与TrackMonocular()类似，区别在于可以利用深度信息进行更加精确的姿态估计和地图点的三角化。

4. System::TrackStereo()：用于双目SLAM的主要函数，与TrackMonocular()类似，区别在于可以利用双目图像进行更加精确的姿态估计和地图点的三角化。

5. System::SaveTrajectoryKITTI()：用于将SLAM轨迹保存为KITTI数据集格式的函数。

6. System::SaveTrajectoryTUM()：用于将SLAM轨迹保存为TUM数据集格式的函数。

7. System::Shutdown()：ORB-SLAM3的析构函数，用于释放各种资源和关闭系统。

这些函数是ORB-SLAM3的主要函数入口，用户可以根据不同的应用场景和需求调用相应的函数实现SLAM功能。

相关问题

orb-slam3替换成superpoint

### 更改 ORB-SLAM3 的特征点检测方法

为了在 ORB-SLAM3 中使用 SuperPoint 进行特征点检测，需修改源码以集成新的特征提取器。具体操作涉及多个文件和配置项调整。

#### 修改依赖库
首先安装 SuperPoint 库及其依赖环境。确保该库能够独立运行并输出预期的特征点数据[^1]。

pip install superpoint  # 或者通过其他方式安装SuperPoint库

#### 调整 CMakeLists.txt 文件
编辑 `CMakeLists.txt` 添加必要的编译选项支持外部特征提取工具链接：

find_package(Torch REQUIRED)
include_directories(${TORCH_INCLUDE_DIRS})
link_directories(${TORCH_LIBRARY_DIRS})
add_definitions(-DUSE_SUPERPOINT)

#### 编辑 FeatureExtraction 类
进入核心模块下的 feature_extraction.cpp 和 .h 文件，在其中定义新函数用于调用 SuperPoint API 获取图像的关键点与描述符替代原有ORB算法实现:

// feature_extraction.h
class FeatureExtractor {
public:
    std::vector<cv::KeyPoint> DetectSuperPoints(const cv::Mat& img);
};

// feature_extraction.cpp
std::vector<cv::KeyPoint> FeatureExtractor::DetectSuperPoints(const cv::Mat& img){
    // 使用SuperPoint模型预测关键点位置及响应强度
    auto keypoints = superpoint->inference(img); 
    return keypoints;
}

#### 更新 SLAM 系统初始化设置
更改 main 函数或其他启动入口处参数设定部分，指定采用自定义特性抽取逻辑而非默认ORB机制:

if (use_superpoint) {  
    mpInitializer = new Initializer(static_cast<int>(sensor), mvParameters, &mSensorMutex,
                                    &mpVocabulary, true /* enable SuperPoint */ );
} else {
    ...
}

以上改动使系统能够在每次读取帧时自动切换至基于深度学习框架训练好的SuperPoint网络来完成兴趣区域定位任务[^2]。