triangulation.cpp
#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include<chrono>
// #include "extra.h" // used in opencv2
using namespace std;
using namespace cv;
void find_feature_matches(
const Mat &img_1, const Mat &img_2,
std::vector<KeyPoint> &keypoints_1,
std::vector<KeyPoint> &keypoints_2,
std::vector<DMatch> &matches);//定义find_feature_matches函数 输入图像1和图像2，输出特征点集合1、特征点集合2和匹配点对
void pose_estimation_2d2d(
const std::vector<KeyPoint> &keypoints_1,
const std::vector<KeyPoint> &keypoints_2,
const std::vector<DMatch> &matches,
Mat &R, Mat &t);定义pose_estimation_2d2d函数 输入特征点集合1、特征点集合2和匹配点对，输出估计的旋转矩阵、估计的平移向量和本质矩阵，平移向量差了一个尺度因子，通常将t进行归一化
void triangulation(
const vector<KeyPoint> &keypoint_1,
const vector<KeyPoint> &keypoint_2,
const std::vector<DMatch> &matches,
const Mat &R, const Mat &t,
vector<Point3d> &points
);//定义triangulation函数
/// 作图用
//inline表示内联函数
inline cv::Scalar get_color(float depth) //depth表示输入深度，get_color表示返回颜色信息
{
float up_th = 50, low_th = 10, th_range = up_th - low_th;//这里相当于定义阈值
if (depth > up_th) depth = up_th;//depth > 50 depth = 50
if (depth < low_th) depth = low_th;//depth < 10 depth = 10
return cv::Scalar(255 * depth / th_range, 0, 255 * (1 - depth / th_range)); //Scalar()中的颜色顺序为BGR
//B = 255 * depth / th_range = 255 * depth / 40，G = 0，R = 255 * (1 - depth / th_range) = 255 * (1 - depth /40 )
//反映出的深度信息就是图像里的像素点越远，对应的特征点颜色越红
}
// 像素坐标转相机归一化坐标
Point2f pixel2cam(const Point2d &p, const Mat &K);
int main(int argc, char **argv) {
if (argc != 3) {
cout << "usage: trianguendl imag1 imag2:"<<endl;
return 1;
}//在屏幕上显示命令行用法
//-- 读取图像
chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();//计时开始
Mat img_1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);//读取图像1 CV_LOAD_IMAGE_COLOR表示返回一张彩色图像
Mat img_2 = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);//读取图像2 CV_LOAD_IMAGE_COLOR表示返回一张彩色图像
vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;//keypoints_1->图像1 keypoints_2->图像2
vector<DMatch> matches;//匹配matches
find_feature_matches(img_1, img_2, keypoints_1, keypoints_2, matches);//调用find_feature_matches函数
cout << "一共找到了" << matches.size() << "组匹配点" << endl;//输出匹配点数
//-- 估计两张图像间运动
Mat R, t;//R,t表示旋转矩阵和平移
pose_estimation_2d2d(keypoints_1, keypoints_2, matches, R, t);//调用函数 pose_estimation_2d2d
//-- 三角化得到特征点在相机1的相机坐标系下的坐标
vector<Point3d> points;//相机1中的特征点在其相机坐标系中的坐标
triangulation(keypoints_1, keypoints_2, matches, R, t, points);
//-- 验证三角化点与特征点的重投影关系
Mat K = (Mat_<double>(3, 3) << 520.9, 0, 325.1, 0, 521.0, 249.7, 0, 0, 1);//相机内参矩阵
Mat img1_plot = img_1.clone();
Mat img2_plot = img_2.clone();
for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
// 第一个图
float depth1 = points[i].z; //图像1深度信息
cout << "depth: " << depth1 << endl;//输出深度信息
Mat pt1_cam = K * (Mat_<double>(3, 1) << points[i].x / points[i].z, points[i].y / points[i].z, 1); //pt1_cam表示的是归一化坐标(u, v, 1) 具体形式可参考视觉slam十四讲p168的式7.11
//Point2d pt1_cam = pixel2cam(keypoints_1[matches[i].queryIdx].pt, K);//像素坐标转换为相机坐标
Point2f pixel1 = keypoints_1[matches[i].queryIdx].pt;
cv::circle(img1_plot, keypoints_1[matches[i].queryIdx].pt, 2, get_color(depth1), 2);//画圆
Point2f residual1;//图像1残差
residual1.x = pt1_cam.at<double>(0, 0) - pixel1.x;
residual1.y = pt1_cam.at<double>(1, 0) - pixel1.y;
cout << "图像1像素点的深度为" << depth1 << "平移单位 "<< endl;
cout<<"图像1的残差为: " << residual1.x << ", " << residual1.y << ")像素单位 " << endl;
// 第二个图
Mat pt2_trans = R * (Mat_<double>(3, 1) << points[i].x, points[i].y, points[i].z) + t;//相当于x2 = R * x1 + t的表达式 //pt2_trans表示的是归一化坐标(u, v, 1) 具体形式可参考视觉slam十四讲p168的式7.11
float depth2 = pt2_trans.at<double>(2, 0); //图像2的深度信息
Point2f pixel2 = keypoints_2[matches[i].trainIdx].pt;
cv::circle(img2_plot, keypoints_2[matches[i].trainIdx].pt, 2, get_color(depth2), 2);//画圆
Point2f residual2;//图像2残差
residual2.x = pt2_trans.at<double>(0, 0) - pixel2.x;
residual2.y = pt2_trans.at<double>(1, 0) - pixel2.y;
cout << "图像2像素点的深度为" << depth2 << "平移单位 "<< endl;
cout<<"图像2的残差为: " << residual2.x << ", " << residual2.y << ")像素单位 " << endl;
}
cv::imshow("img 1", img1_plot);//界面展示图像1的深度信息结果 红圈
cv::imshow("img 2", img2_plot);//界面展示图像2的深度信息结果 红圈
cv::waitKey();
chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();//计时结束
chrono::duration<double> time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>> (t2 - t1);//计算耗时
cout << "执行程序所花费的时间为：" << time_used.count() << "秒！" << endl;
return 0;
}
void find_feature_matches(const Mat &img_1, const Mat &img_2,
std::vector<KeyPoint> &keypoints_1,
std::vector<KeyPoint> &keypoints_2,
std::vector<DMatch> &matches) {
//-- 初始化
Mat descriptors_1, descriptors_2;//描述子和描述子2
// used in OpenCV3
Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create();
Ptr<DescriptorExtractor> descriptor = ORB::create();
// use this if you are in OpenCV2
// Ptr<FeatureDetector> detector = FeatureDetector::create ( "ORB" );
// Ptr<DescriptorExtractor> descriptor = DescriptorExtractor::create ( "ORB" );
Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");//使用汉明距离进行特征匹配
//-- 第一步:检测 Oriented FAST 角点位置
detector->detect(img_1, keypoints_1);//检测图像1的 Oriented FAST 角点
detector->detect(img_2, keypoints_2);//检测图像2的 Oriented FAST 角点
//-- 第二步:根据角点位置计算 BRIEF 描述子
descriptor->compute(img_1, keypoints_1, descriptors_1);
descriptor->compute(img_2, keypoints_2, descriptors_2);
//-- 第三步:对两幅图像中的BRIEF描述子进行匹配，使用 Hamming 距离
vector<DMatch> match;
// BFMatcher matcher ( NORM_HAMMING );
matcher->match(descriptors_1, descriptors_2, match);
//-- 第四步:匹配点对筛选
double min_dist = 10000, max_dist = 0;//求最小距离和最大距离 这里已经初始化
//找出所有匹配之间的最小距离和最大距离, 即是最相似的和最不相似的两组点之间的距离
for (int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++) {
double dist = match[i].distance;
if (dist < min_dist) min_dist = dist;
if (dist > max_dist) max_dist = dist;
}
printf("-- Max dist : %f \n", max_dist);
printf("-- Min dist : %f \n", min_dist);
//当描述子之间的距离大于两倍的最小距离时,即认为匹配有误.但有时候最小距离会非常小,设置一个经验值30作为下限.
//遍历所有匹配，排除误匹配
for (int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++)//不同的结果可以在这里设置
//当描述子之间的距离大于两倍的最小距离时,即认为匹配有误 30.0为经验值
{
if (match[i].distance <= max(2 * min_dist, 30.0)) {
matches.push_back(match[i]);
}
}
Mat img_match;
drawMatches(img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, matches, img_match, Scalar::all(-1));
imshow("good matches", img_match);
waitKey(0); //程序暂停执行，等待一个按键输入
}
void pose_estimation_2d2d(
const std::vector<KeyPoint> &keypoints_1,
const std::vector<KeyPoint> &keypoints_2,
const std::vector<DMatch> &matches,
Mat &R, Mat &t) {
// 相机内参,TUM Freiburg2
Mat K = (Mat_<double>(3, 3) << 520.9, 0, 325.1, 0, 521.0, 249.7, 0, 0, 1);
//-- 把匹配点转换为vector<Point2f>的形式
vector<Point2f> points1;
vector<Point2f> points2;
for (int i = 0; i < (int) matches.size(); i++) {
points1.push_back(keypoints_1[matches[i].queryIdx].pt);// 将像素坐标转换至相机坐标
points2.push_back(keypoints_2[matches[i].trainIdx].pt);// 将像素坐标转换至相机坐标
}
//-- 计算本质矩阵
Point2d principal_point(325.1, 249.7); //相机主点, TUM dataset标定值
int focal_length = 521; //相机焦距, TUM dataset标定值
Mat essential_matrix;
essential_matrix = findEssentialMat(points1, points2, focal_length, principal_point);
//-- 从本质矩阵中恢复旋转和平移信息.
recoverPose(essential_matrix, points1, points2, R, t, focal_length, principal_point);
}
void triangulation(
const vector<KeyPoint> &keypoint_1,
const vector<KeyPoint> &keypoint_2,
const std::vector<DMatch> &matches,
const Mat &R, const Mat &t,
vector<Point3d> &points) {
Mat T1 = (Mat_<float>(3, 4) <<
1, 0, 0, 0,
0, 1, 0, 0,
0, 0, 1, 0);
Mat T2 = (Mat_<float>(3, 4) <<
R.at<double>(0, 0), R.at<double>(0, 1), R.at<double>(0, 2), t.at<double>(0, 0),
R.at<double>(1, 0), R.at<double>(1, 1), R.at<double>(1, 2), t.at<double>(1, 0),
R.at<double>(2, 0), R.at<double>(2, 1), R.at<double>(2, 2), t.at<double>(2, 0)
);
Mat K = (Mat_<double>(3, 3) << 520.9, 0, 325.1, 0, 521.0, 249.7, 0, 0, 1);//相机内参矩阵
vector<Point2f> pts_1, pts_2;//归一化平面上的点，triangulatePoints()函数的输入参数
for (DMatch m:matches) {
// 将像素坐标转换至相机坐标
pts_1.push_back(pixel2cam(keypoint_1[m.queryIdx].pt, K));
pts_2.push_back(pixel2cam(keypoint_2[m.trainIdx].pt, K));
}
Mat pts_4d;
cv::triangulatePoints(T1, T2, pts_1, pts_2, pts_4d);
// 转换成非齐次坐标
for (int i = 0; i < pts_4d.cols; i++) {
Mat x = pts_4d.col(i);//取第i列
x /= x.at<float>(3, 0); // 归一化
Point3d p(
x.at<float>(0, 0),
x.at<float>(1, 0),
x.at<float>(2, 0)
);
points.push_back(p);
}
}
Point2f pixel2cam(const Point2d &p, const Mat &K) {
return Point2f
(
(p.x - K.at<double>(0, 2)) / K.at<double>(0, 0),
(p.y - K.at<double>(1, 2)) / K.at<double>(1, 1)
);
}
./triangulation 1.png 2.png
执行结果：
-- Max dist : 94.000000
-- Min dist : 4.000000
一共找到了79组匹配点
depth: 14.4036
图像1像素点的深度为14.4036平移单位
图像1的残差为: -0.0148561, -0.150038)像素单位
图像2像素点的深度为14.8448平移单位
图像2的残差为: -323.06, -113.005)像素单位
depth: 9.63635
图像1像素点的深度为9.63635平移单位
图像1的残差为: -0.019322, -0.644624)像素单位
图像2像素点的深度为10.0757平移单位
图像2的残差为: -233.409, -220.17)像素单位
depth: 7.88393
图像1像素点的深度为7.88393平移单位
图像1的残差为: -0.00437226, 0.114155)像素单位
图像2像素点的深度为8.41888平移单位
图像2的残差为: -69.2036, -307.06)像素单位
depth: 8.35771
图像1像素点的深度为8.35771平移单位
图像1的残差为: 5.11942e-05, -0.0027093)像素单位
图像2像素点的深度为8.79158平移单位
图像2的残差为: -187.365, -291.286)像素单位
depth: 7.75093
图像1像素点的深度为7.75093平移单位
图像1的残差为: -0.00163884, 0.0728191)像素单位
图像2像素点的深度为8.29532平移单位
图像2的残差为: -65.2057, -286.407)像素单位
depth: 12.5495
图像1像素点的深度为12.5495平移单位
图像1的残差为: 0.00141988, 0.0284572)像素单位
图像2像素点的深度为12.786平移单位
图像2的残差为: -411.818, -189.515)像素单位
depth: 7.71705
图像1像素点的深度为7.71705平移单位
图像1的残差为: -0.00137752, 0.149456)像素单位
图像2像素点的深度为8.29455平移单位
图像2的残差为: -39.6193, -266.727)像素单位
depth: 7.93482
图像1像素点的深度为7.93482平移单位
图像1的残差为: 0.0346043, -1.0847)像素单位
图像2像素点的深度为8.47505平移单位
图像2的残差为: -68.2496, -300.149)像素单位
depth: 7.57168
图像1像素点的深度为7.57168平移单位
图像1的残差为: 7.85694e-05, -0.0130595)像素单位
图像2像素点的深度为8.14345平移单位
图像2的残差为: -41.504, -263.776)像素单位
depth: 8.46969
图像1像素点的深度为8.46969平移单位
图像1的残差为: -0.00246999, -0.356362)像素单位
图像2像素点的深度为8.59691平移单位
图像2的残差为: -506.949, -265.725)像素单位
depth: 9.78479
图像1像素点的深度为9.78479平移单位
图像1的残差为: -0.00553395, -0.27674)像素单位
图像2像素点的深度为10.1623平移单位
图像2的残差为: -279.9, -236.262)像素单位
depth: 8.88268
图像1像素点的深度为8.88268平移单位
图像1的残差为: -0.0144425, -0.259716)像素单位
图像2像素点的深度为9.43465平移单位
图像2的残差为: -138.443, -183.222)像素单位
depth: 9.02949
图像1像素点的深度为9.02949平移单位
图像1的残差为: -0.00919512, -0.389588)像素单位
图像2像素点的深度为9.32731平移单位
图像2的残差为: -349.947, -231.917)像素单位
depth: 8.87554
图像1像素点的深度为8.87554平移单位
图像1的残差为: -0.000924774, -0.107203)像素单位
图像2像素点的深度为9.00642平移单位
图像2的残差为: -496.976, -262.768)像素单位
depth: 9.66984
图像1像素点的深度为9.66984平移单位
图像1的残差为: -0.00427046, -0.142931)像素单位
图像2像素点的深度为10.1099平移单位
图像2的残差为: -233.415, -220.181)像素单位
depth: 12.2194
图像1像素点的深度为12.2194平移单位
图像1的残差为: -0.00253309, -0.0511311)像素单位
图像2像素点的深度为12.447平移单位
图像2的残差为: -418.904, -189.863)像素单位
depth: 14.8655
图像1像素点的深度为14.8655平移单位
图像1的残差为: 0.0416501, 0.427027)像素单位
图像2像素点的深度为15.3079平移单位
图像2的残差为: -324.033, -115.67)像素单位
depth: 15.0627
图像1像素点的深度为15.0627平移单位
图像1的残差为: 0.0816033, 0.852222)像素单位
图像2像素点的深度为15.4822平移单位
图像2的残差为: -336.842, -118.057)像素单位
depth: 7.7117
图像1像素点的深度为7.7117平移单位
图像1的残差为: -0.00318172, 0.235026)像素单位
图像2像素点的深度为8.27117平移单位
图像2的残差为: -54.7616, -273.224)像素单位
depth: 8.78825
图像1像素点的深度为8.78825平移单位
图像1的残差为: -0.00246132, -0.290719)像素单位
图像2像素点的深度为8.9215平移单位
图像2的残差为: -496.218, -262.571)像素单位
depth: 9.10896
图像1像素点的深度为9.10896平移单位
图像1的残差为: -0.0259298, -1.09092)像素单位
图像2像素点的深度为9.40757平移单位
图像2的残差为: -349.472, -230.729)像素单位
depth: 9.62574
图像1像素点的深度为9.62574平移单位
图像1的残差为: -0.00712829, -0.361729)像素单位
图像2像素点的深度为10.0024平移单位
图像2的残差为: -279.297, -236.649)像素单位
depth: 8.78611
图像1像素点的深度为8.78611平移单位
图像1的残差为: -0.00323575, -0.38321)像素单位
图像2像素点的深度为8.9158平移单位
图像2的残差为: -499.759, -262.569)像素单位
depth: 12.5336
图像1像素点的深度为12.5336平移单位
图像1的残差为: 0.0264397, 0.525318)像素单位
图像2像素点的深度为12.7705平移单位
图像2的残差为: -411.821, -189.525)像素单位
depth: 7.88369
图像1像素点的深度为7.88369平移单位
图像1的残差为: 0.00499926, -0.207999)像素单位
图像2像素点的深度为8.42969平移单位
图像2的残差为: -66.6515, -288.558)像素单位
depth: 8.45255
图像1像素点的深度为8.45255平移单位
图像1的残差为: 0.000167288, -0.00856084)像素单位
图像2像素点的深度为8.88793平移单位
图像2的残差为: -187.39, -291.278)像素单位
depth: 9.65039
图像1像素点的深度为9.65039平移单位
图像1的残差为: 0.0113906, 0.380628)像素单位
图像2像素点的深度为10.0905平移单位
图像2的残差为: -233.364, -220.049)像素单位
depth: 8.64867
图像1像素点的深度为8.64867平移单位
图像1的残差为: -0.00476583, -1.02933)像素单位
图像2像素点的深度为8.77996平移单位
图像2的残差为: -498.154, -267.517)像素单位
depth: 12.2082
图像1像素点的深度为12.2082平移单位
图像1的残差为: -0.0144103, -0.288414)像素单位
图像2像素点的深度为12.4375平移单位
图像2的残差为: -418.203, -188.685)像素单位
depth: 12.1836
图像1像素点的深度为12.1836平移单位
图像1的残差为: -0.0067673, -0.1348)像素单位
图像2像素点的深度为12.4232平移单位
图像2的残差为: -411.177, -188.687)像素单位
depth: 9.18492
图像1像素点的深度为9.18492平移单位
图像1的残差为: -0.0117828, -0.486061)像素单位
图像2像素点的深度为9.48384平移单位
图像2的残差为: -349.468, -230.743)像素单位
depth: 9.52295
图像1像素点的深度为9.52295平移单位
图像1的残差为: 4.27868e-06, 0.000192284)像素单位
图像2像素点的深度为9.89965平移单位
图像2的残差为: -278.817, -236.417)像素单位
depth: 8.39902
图像1像素点的深度为8.39902平移单位
图像1的残差为: 0.0106431, -0.57336)像素单位
图像2像素点的深度为8.83456平移单位
图像2的残差为: -186.708, -290.173)像素单位
depth: 8.78013
图像1像素点的深度为8.78013平移单位
图像1的残差为: -0.00851937, -0.155527)像素单位
图像2像素点的深度为9.32845平移单位
图像2的残差为: -138.758, -184.074)像素单位
depth: 7.80552
图像1像素点的深度为7.80552平移单位
图像1的残差为: -0.00571924, 0.163689)像素单位
图像2像素点的深度为8.35257平移单位
图像2的残差为: -57.1661, -301.558)像素单位
depth: 8.57948
图像1像素点的深度为8.57948平移单位
图像1的残差为: -0.00305312, -0.73087)像素单位
图像2像素点的深度为8.71138平移单位
图像2的残差为: -498.177, -269.224)像素单位
depth: 8.53905
图像1像素点的深度为8.53905平移单位
图像1的残差为: -0.00644693, -0.82554)像素单位
图像2像素点的深度为8.67311平移单位
图像2的残差为: -499.889, -262.427)像素单位
depth: 14.3688
图像1像素点的深度为14.3688平移单位
图像1的残差为: -0.00555154, -0.0547732)像素单位
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