ORB-SLAM2源码学习：Initializer.cc:Initializer::Normalize地图初始化——坐标归一化

前言

地图初始化就是生成最初的地图。根据相机模式的不同，初始化的难易程度也不同。在单目相机模式下初始化相对复杂，需要运行一段时间才能成功，而在双目相机和RGB-D相机模式下初始化相对简单，第一帧即可完成。在进行地图初始化，我们要先进行一些预处理，因为我们在选取特征点对时是随机选取的，这些特征点会随机分布在图像的任何地方，会导致坐标值的量级差别很大，这就需要我们进行坐标归一化。

1.函数声明

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void Initializer::Normalize(const vector<cv::KeyPoint> &vKeys, vector<cv::Point2f> &vNormalizedPoints, cv::Mat &T)

2.函数定义

步骤：

1.计算两个坐标轴方向上的均值

2.计算尺度缩放因子sX、sY （平均偏离程度的倒数）

3.计算归一化坐标并得出归一化矩阵

4.代码分析

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void Initializer::Normalize(const vector<cv::KeyPoint> &vKeys, vector<cv::Point2f> &vNormalizedPoints, cv::Mat &T)                           //将特征点归一化的矩阵
{
    // 归一化的是这些点在x方向和在y方向上的一阶绝对矩（随机变量的期望）。

    // Step 1 计算特征点X,Y坐标的均值 meanX, meanY
    float meanX = 0;
    float meanY = 0;

	//获取特征点的数量
    const int N = vKeys.size();

	//设置用来存储归一后特征点的向量大小，和归一化前保持一致
    vNormalizedPoints.resize(N);

	//开始遍历所有的特征点
    for(int i=0; i<N; i++)
    {
		//分别累加特征点的X、Y坐标
        meanX += vKeys[i].pt.x;
        meanY += vKeys[i].pt.y;
    }

    //计算X、Y坐标的均值
    meanX = meanX/N;
    meanY = meanY/N;

    // Step 2 计算特征点X,Y坐标离均值的平均偏离程度 meanDevX, meanDevY，注意不是标准差
    float meanDevX = 0;
    float meanDevY = 0;

    // 将原始特征点减去均值坐标，使x坐标和y坐标均值分别为0
    for(int i=0; i<N; i++)
    {
        vNormalizedPoints[i].x = vKeys[i].pt.x - meanX;
        vNormalizedPoints[i].y = vKeys[i].pt.y - meanY;

		//累计这些特征点偏离横纵坐标均值的程度
        meanDevX += fabs(vNormalizedPoints[i].x);
        meanDevY += fabs(vNormalizedPoints[i].y);
    }

    // 求出平均到每个点上，其坐标偏离横纵坐标均值的程度；将其倒数作为一个尺度缩放因子
    meanDevX = meanDevX/N;
    meanDevY = meanDevY/N;
    float sX = 1.0/meanDevX;
    float sY = 1.0/meanDevY;

    // Step 3 将x坐标和y坐标分别进行尺度归一化，使得x坐标和y坐标的一阶绝对矩分别为1 
    // 这里所谓的一阶绝对矩其实就是随机变量到取值的中心的绝对值的平均值（期望）
    for(int i=0; i<N; i++)
    {
		//对，就是简单地对特征点的坐标进行进一步的缩放
        vNormalizedPoints[i].x = vNormalizedPoints[i].x * sX;
        vNormalizedPoints[i].y = vNormalizedPoints[i].y * sY;
    }

    // Step 4 计算归一化矩阵：其实就是前面做的操作用矩阵变换来表示而已
    // |sX  0  -meanx*sX|
    // |0   sY -meany*sY|
    // |0   0      1    |
    T = cv::Mat::eye(3,3,CV_32F);
    T.at<float>(0,0) = sX;
    T.at<float>(1,1) = sY;
    T.at<float>(0,2) = -meanX*sX;
    T.at<float>(1,2) = -meanY*sY;
}

结束语

以上就是我学习到的内容，如果对您有帮助请多多支持我，如果哪里有问题欢迎大家在评论区积极讨论，我看到会及时回复。