更加多注释地学习视觉SLAM第九讲程序[1]

109
0
2021年1月5日 09时26分

本文借鉴很多这个链接的内容,之后加了一些新的注释。


 

目录

 

Camera类

camera.h

camera.cpp

Frame类

frame.h

frame.cpp

MapPoint类

mappoint.h

mappoint.cpp

Map类

map.h

map.cpp

Config类

config.h

config.cpp


Camera类

 

高博:Camera 类存储相机的内参和外参,并完成相机坐标系、像素坐标系、和世界坐标系之间的坐标变换。当然,在世界坐标系中你需要一个相机的(变动的)外参,我们以参数的形式传入。

 

camera.h

 


#ifndef CAMERA_H
#define CAMERA_H
 
#include "myslam/common_include.h"
 
namespace myslam
{
 
// Pinhole RGBD camera model
class Camera
{
public:
    //定义指向自身的指针,构造时如下使用:
    //Camera::Ptr camera_=New(Camera);
    typedef std::shared_ptr<Camera> Ptr;
    //相机内参
    float   fx_, fy_, cx_, cy_, depth_scale_;  // Camera intrinsics 
    //构造函数需要先读取数据,depth_scale有初值
    Camera();
    Camera ( float fx, float fy, float cx, float cy, float depth_scale=0 ) :
        fx_ ( fx ), fy_ ( fy ), cx_ ( cx ), cy_ ( cy ), depth_scale_ ( depth_scale )
    {}
 
    // coordinate transform: world, camera, pixel
    // 世界,相机,像素三坐标系转换,涉及世界坐标系都有外参T_c_w,像素对外需要深度
    Vector3d world2camera( const Vector3d& p_w, const SE3& T_c_w );
    Vector3d camera2world( const Vector3d& p_c, const SE3& T_c_w );
    Vector2d camera2pixel( const Vector3d& p_c );
    Vector3d pixel2camera( const Vector2d& p_p, double depth=1 ); 
    Vector3d pixel2world ( const Vector2d& p_p, const SE3& T_c_w, double depth=1 );
    Vector2d world2pixel ( const Vector3d& p_w, const SE3& T_c_w );
 
};
 
}
#endif // CAMERA_H

 

camera.cpp

 


#include "myslam/camera.h"
//5.1.2最后有之间转化的内容梳理
//定义工作空间,自然你要是用opencv,工作空间要加cv
namespace myslam
{
 
Camera::Camera()
{
}
//世界to相机:w_to_c变换矩阵乘世界坐标系的点位置
Vector3d Camera::world2camera ( const Vector3d& p_w, const SE3& T_c_w )
{
    return T_c_w*p_w;
}
//相机to世界:c_to_w变换矩阵乘相机坐标系的点位置
Vector3d Camera::camera2world ( const Vector3d& p_c, const SE3& T_c_w )
{
    return T_c_w.inverse() *p_c;
}
//相机to坐标系:书中公式5.5,p_c虽然是3*1矩阵,但如下输出没问题,和p_c(n)一样
Vector2d Camera::camera2pixel ( const Vector3d& p_c )
{
    return Vector2d (
        fx_ * p_c ( 0,0 ) / p_c ( 2,0 ) + cx_,
        fy_ * p_c ( 1,0 ) / p_c ( 2,0 ) + cy_
    );
}
//和上面相反
Vector3d Camera::pixel2camera ( const Vector2d& p_p, double depth )
{
    return Vector3d (
        ( p_p ( 0,0 )-cx_ ) *depth/fx_,
        ( p_p ( 1,0 )-cy_ ) *depth/fy_,
        depth
    );
}
//︿( ̄︶ ̄)︿
Vector2d Camera::world2pixel ( const Vector3d& p_w, const SE3& T_c_w )
{
    return camera2pixel ( world2camera ( p_w, T_c_w ) );
}
//︿( ̄︶ ̄)︿
Vector3d Camera::pixel2world ( const Vector2d& p_p, const SE3& T_c_w, double depth )
{
    return camera2world ( pixel2camera ( p_p, depth ), T_c_w );
}
}

 

Frame类

 

高博:由于 Frame 类是基本数据单元,在许多地方会用到它,但现在初期设计阶段,我们还不清楚以后可能新加的内容。所以这里的 Frame 类只提供基本的数据存储和接口。如果之后有新增的内容,我们就继续往里添加。

 

frame.h

 


#ifndef FRAME_H
#define FRAME_H
 
#include "myslam/common_include.h"
#include "myslam/camera.h"
 
namespace myslam 
{
    
// forward declare 
class MapPoint;
class Frame
{
public:
    typedef std::shared_ptr<Frame> Ptr;
    unsigned long                  id_;         // id of this frame
    double                         time_stamp_; // when it is recorded
    SE3                            T_c_w_;      // transform from world to camera
    Camera::Ptr                    camera_;     // Pinhole RGBD Camera model 
    Mat                            color_, depth_; // color and depth image 
    
public: // data members 
    Frame();//师哥说一个类中同一函数可以有多种构造方式
    Frame( long id, double time_stamp=0, SE3 T_c_w=SE3(), Camera::Ptr camera=nullptr, Mat color=Mat(), Mat depth=Mat() );
    //~函数取反,是析构函数,详见https://blog.csdn.net/qq_15267341/article/details/78585570
    ~Frame();
    
    // factory function 创建帧
    static Frame::Ptr createFrame(); 
    
    // find the depth in depth map//color图中找对应像素的深度
    double findDepth( const cv::KeyPoint& kp );
    
    // Get Camera Center取得光心
    Vector3d getCamCenter() const;
    
    // check if a point is in this frame 判断一个点是否在该帧内
    bool isInFrame( const Vector3d& pt_world );
};
 
}
 
#endif // FRAME_H

 

frame.cpp

 


#include "myslam/frame.h"
 
namespace myslam
{
//同一函数不同定义方式
Frame::Frame()
: id_(-1), time_stamp_(-1), camera_(nullptr)
{
 
}
 
Frame::Frame ( long id, double time_stamp, SE3 T_c_w, Camera::Ptr camera, Mat color, Mat depth )
: id_(id), time_stamp_(time_stamp), T_c_w_(T_c_w), camera_(camera), color_(color), depth_(depth)
{
 
}
 
Frame::~Frame()
{
 
}
//这里注意下,由factory_id++一个数去构造Frame对象时,调用的是默认构造函数,由于默认构造函数全都有默认值,所以就是按坑填,先填第一个id_,
//所以也就是相当于创建了一个只有ID号的空白帧。
Frame::Ptr Frame::createFrame()
{
    static long factory_id = 0;
    return Frame::Ptr( new Frame(factory_id++) );
}
//注意看这个函数参数类型是cv::KeyPoint&,所以也就是color图已经detect出keypoint了,去寻找depth
double Frame::findDepth ( const cv::KeyPoint& kp )
{
    int x = cvRound(kp.pt.x);
    int y = cvRound(kp.pt.y);
    //这个还是.ptr模板函数定位像素值的方法,记住用法
    ushort d = depth_.ptr<ushort>(y)[x];
    if ( d!=0 )
    {
        //除以比例尺之后return
        return double(d)/camera_->depth_scale_;
    }
    //某个点没采集到深度值(过远)
    else 
    {
        // check the nearby points 
        int dx[4] = {-1,0,1,0};
        int dy[4] = {0,-1,0,1};
        for ( int i=0; i<4; i++ )
        {
            d = depth_.ptr<ushort>( y+dy[i] )[x+dx[i]];
            if ( d!=0 )
            {
                return double(d)/camera_->depth_scale_;
            }
        }
    }
    //如果还没有,就返回-1.0,表示访问失败
    return -1.0;
}
 
// T_c_w_.inverse()求出来的平移部分就是R^(-1)*(-t),也就是相机坐标系下的(0,0,0)在世界坐标系下的坐标,也就是相机光心的世界坐标
// 实验了以下程序结果为 1\n 3\n 4\n
// int main(int argc,char** argv)
// {
//   Eigen::AngleAxisd rotation_vector ( M_PI/4, Eigen::Vector3d ( 0,0,1 ) );
//   Eigen::Isometry3d T=Eigen::Isometry3d::Identity();                // 虽然称为3d,实质上是4*4的矩阵
//   T.rotate ( rotation_vector );                                     // 按照rotation_vector进行旋转
//   T.pretranslate ( Eigen::Vector3d ( 1,3,4 ) );                     // 把平移向量设成(1,3,4)
//   cout << "translation      = \n"<<T.translation()<<endl;
//   return 0;
// }
 
Vector3d Frame::getCamCenter() const
{
    return T_c_w_.inverse().translation();
}
 
 
bool Frame::isInFrame ( const Vector3d& pt_world )
{
    Vector3d p_cam = camera_->world2camera( pt_world, T_c_w_ );
    //这步是取得Z值,Z为相机和物体实际距离,小于0直接return false
    if ( p_cam(2,0)<0 ) 
        return false;
    Vector2d pixel = camera_->world2pixel( pt_world, T_c_w_ );
    //xy值都大于0并且小于color图的行列
    return pixel(0,0)>0 && pixel(1,0)>0 
        && pixel(0,0)<color_.cols 
        && pixel(1,0)<color_.rows;
}
 
}

 

MapPoint类

 

高博:MapPoint 表示路标点。我们将估计它的世界坐标,并且我们会拿当前帧提取到的特征点与地图中的路标点匹配,来估计相机的运动,因此还需要存储它对应的描述子。此外,我们会记录一个点被观测到的次数和被匹配到的次数,作为评价它的好坏程度的指标。

 

mappoint.h

 

#ifndef MAPPOINT_H
#define MAPPOINT_H
 
namespace myslam
{
    
class Frame;
class MapPoint
{
public:
    typedef shared_ptr<MapPoint> Ptr;
    unsigned long      id_; // ID
    Vector3d    pos_;       // Position in world
    Vector3d    norm_;      // Normal of viewing direction 视向法线?
    Mat         descriptor_; // Descriptor for matching 
    int         observed_times_;    // being observed by feature matching algo.
    int         correct_times_;     // being an inliner in pose estimation
    
    MapPoint();
    MapPoint( long id, Vector3d position, Vector3d norm );
    
    // factory function
    static MapPoint::Ptr createMapPoint();
};
}
 
#endif // MAPPOINT_H

 

mappoint.cpp

 


#include "myslam/common_include.h"
#include "myslam/mappoint.h"
 
namespace myslam
{
 
MapPoint::MapPoint()
: id_(-1), pos_(Vector3d(0,0,0)), norm_(Vector3d(0,0,0)), observed_times_(0), correct_times_(0)
{
 
}
 
MapPoint::MapPoint ( long id, Vector3d position, Vector3d norm )
: id_(id), pos_(position), norm_(norm), observed_times_(0), correct_times_(0)
{
 
}
 
//创造零点
MapPoint::Ptr MapPoint::createMapPoint()
{
    static long factory_id = 0;
    return MapPoint::Ptr( 
        new MapPoint( factory_id++, Vector3d(0,0,0), Vector3d(0,0,0) )
    );
}

 

Map类

 

高博:Map 类管理着所有的路标点,并负责添加新路标、删除不好的路标等工作。VO 的匹配过程只需要和 Map 打交道即可。当然 Map 也会有很多操作,但现阶段我们只定义主要的数据结构。

 

map.h

 


#ifndef MAP_H
#define MAP_H
 
#include "myslam/common_include.h"
#include "myslam/frame.h"
#include "myslam/mappoint.h"
 
namespace myslam
{
class Map
{
public:
    typedef shared_ptr<Map> Ptr;
    unordered_map<unsigned long, MapPoint::Ptr >  map_points_;        // all landmarks
    unordered_map<unsigned long, Frame::Ptr >     keyframes_;         // all key-frames
 
    Map() {}
    
    void insertKeyFrame( Frame::Ptr frame );
    void insertMapPoint( MapPoint::Ptr map_point );
};
}
 
#endif // MAP_H

 

map.cpp

 

#include "myslam/map.h"
 
namespace myslam
{
 
void Map::insertKeyFrame ( Frame::Ptr frame )
{
    cout<<"Key frame size = "<<keyframes_.size()<<endl;
    //可能是这个意思,我还在思考。。原理上应该是关键帧里没有,那么插入
    //根据帧的id去找这个帧的位置(序号)看是否与关键帧最后一位相等
    if ( keyframes_.find(frame->id_) == keyframes_.end() )
    {
        //如果相等,则以pair形式插入该帧,该pair包括id和frame
        keyframes_.insert( make_pair(frame->id_, frame) );
    }
    else
    {
        keyframes_[ frame->id_ ] = frame;
    }
}
 
void Map::insertMapPoint ( MapPoint::Ptr map_point )
{
    //地图点的插入
    if ( map_points_.find(map_point->id_) == map_points_.end() )
    {
        map_points_.insert( make_pair(map_point->id_, map_point) );
    }
    else 
    {
        map_points_[map_point->id_] = map_point;
    }
}

 

Config类

 

高博:Config 类负责参数文件的读取,并在程序任意地方都可随时提供参数的值。所以我们把 Config 写成单件模式(Singleton)。它只有一个全局对象,当我们设置参数文件时,创建该对象并读取参数文件,随后就可以在任意地方访问参数值,最后在程序结束时自动销毁(~函数?)。

 

config.h

 


#ifndef CONFIG_H
#define CONFIG_H
 
#include "myslam/common_include.h" 
 
namespace myslam 
{
class Config
{
private:
    static std::shared_ptr<Config> config_; 
    cv::FileStorage file_;
    
    Config () {} // private constructor makes a singleton
public:
    ~Config();  // close the file when deconstructing 
    
    // set a new config file 
    static void setParameterFile( const std::string& filename ); 
    
    // access the parameter values
    template< typename T >
    static T get( const std::string& key )
    {
        return T( Config::config_->file_[key] );
    }
};
}
 
#endif // CONFIG_H

 

config.cpp

 

#include "myslam/config.h"
 
namespace myslam 
{
    
void Config::setParameterFile( const std::string& filename )
{
    if ( config_ == nullptr )
        config_ = shared_ptr<Config>(new Config);//没有config则构建
    config_->file_ = cv::FileStorage( filename.c_str(), cv::FileStorage::READ );
    if ( config_->file_.isOpened() == false )	//文件无法打开则报错
    {
        std::cerr<<"parameter file "<<filename<<" does not exist."<<std::endl;
        config_->file_.release();
        return;
    }
}
 
Config::~Config()
{
    if ( file_.isOpened() )
        file_.release();//释放file
}
//这里就是全局指针
shared_ptr<Config> Config::config_ = nullptr;
 
}

 

发表评论

后才能评论