ORB-SLAM2源码学习：ORBextractor.cc：ExtractorNode::DivideNode节点一分为四④
前言
该函数将当前节点所代表的图像区域划分为四个子区域，同时将该区域内的特征点分配到相应的子区域节点中。
1.函数的声明
/*
将提取器节点分成4个子节点，同时也完成图像区域的划分、特征点归属的划分，以及相关标志位的置位
n1 提取器节点1：左上
n2 提取器节点1：右上
n3 提取器节点1：左下
n4 提取器节点1：右下
*/
void ExtractorNode::DivideNode(ExtractorNode &n1, //提取器节点1：左上
ExtractorNode &n2, //提取器节点1：右上
ExtractorNode &n3, //提取器节点1：左下
ExtractorNode &n4) //提取器节点1：右下
{
....
}2.函数定义
1.划分子节点的区域
//得到当前提取器节点所在图像区域的一半长宽，向上取整。
const int halfX = ceil(static_cast<float>(UR.x-UL.x)/2);
const int halfY = ceil(static_cast<float>(BR.y-UL.y)/2);
//Define boundaries of childs
//划分四个子节点的边界。
//n1 存储左上区域的边界
n1.UL = UL;
n1.UR = cv::Point2i(UL.x+halfX,UL.y);
n1.BL = cv::Point2i(UL.x,UL.y+halfY);
n1.BR = cv::Point2i(UL.x+halfX,UL.y+halfY);
//用来存储在该节点对应的图像网格中提取出来的特征点的vector
n1.vKeys.reserve(vKeys.size());
//n2 存储右上区域的边界
n2.UL = n1.UR;
n2.UR = UR;
n2.BL = n1.BR;
n2.BR = cv::Point2i(UR.x,UL.y+halfY);
n2.vKeys.reserve(vKeys.size());
//n3 存储左下区域的边界
n3.UL = n1.BL;
n3.UR = n1.BR;
n3.BL = BL;
n3.BR = cv::Point2i(n1.BR.x,BL.y);
n3.vKeys.reserve(vKeys.size());
//n4 存储右下区域的边界
n4.UL = n3.UR;
n4.UR = n2.BR;
n4.BL = n3.BR;
n4.BR = BR;
n4.vKeys.reserve(vKeys.size());
2.遍历节点中的特征点数，划分到对应节点区域中。
注：这里特征点坐标和节点边界坐标对比不在同一个坐标系下
//Associate points to childs
//遍历当前提取器节点的vkeys中存储的特征点
for(size_t i=0;i<vKeys.size();i++)
{
//获取这个特征点对象
const cv::KeyPoint &kp = vKeys[i];
//判断这个特征点在当前特征点提取器节点图像的哪个区域
//然后就将这个特征点追加到那个特征点提取器节点的vkeys中
//这里也是直接进行比较的，但是特征点的坐标是在“半径扩充图像”坐标系下的，而节点区域的坐标则是在“边缘扩充图像”坐标系下的
if(kp.pt.x<n1.UR.x)
{
if(kp.pt.y<n1.BR.y)
n1.vKeys.push_back(kp);
else
n3.vKeys.push_back(kp);
}
else if(kp.pt.y<n1.BR.y)
n2.vKeys.push_back(kp);
else
n4.vKeys.push_back(kp);
}//遍历当前提取器节点的vkeys中存储的特征点3.判断节点区域是否能在分裂
//判断每个子特征点提取器节点所在的图像中特征点的数目（就是分配给子节点的特征点数目），然后做标记
//这里判断是否数目等于1的目的是确定这个节点还能不能再向下进行分裂
if(n1.vKeys.size()==1)
n1.bNoMore = true;
if(n2.vKeys.size()==1)
n2.bNoMore = true;
if(n3.vKeys.size()==1)
n3.bNoMore = true;
if(n4.vKeys.size()==1)
n4.bNoMore = true;3.完整代码
/*
将提取器节点分成4个子节点，同时也完成图像区域的划分、特征点归属的划分，以及相关标志位的置位
n1 提取器节点1：左上
n2 提取器节点1：右上
n3 提取器节点1：左下
n4 提取器节点1：右下
*/
void ExtractorNode::DivideNode(ExtractorNode &n1, //提取器节点1：左上
ExtractorNode &n2, //提取器节点1：右上
ExtractorNode &n3, //提取器节点1：左下
ExtractorNode &n4) //提取器节点1：右下
{
//得到当前提取器节点所在图像区域的一半长宽，向上取整。
const int halfX = ceil(static_cast<float>(UR.x-UL.x)/2);
const int halfY = ceil(static_cast<float>(BR.y-UL.y)/2);
//Define boundaries of childs
//划分四个子节点的边界。
//n1 存储左上区域的边界
n1.UL = UL;
n1.UR = cv::Point2i(UL.x+halfX,UL.y);
n1.BL = cv::Point2i(UL.x,UL.y+halfY);
n1.BR = cv::Point2i(UL.x+halfX,UL.y+halfY);
//用来存储在该节点对应的图像网格中提取出来的特征点的vector
n1.vKeys.reserve(vKeys.size());
//n2 存储右上区域的边界
n2.UL = n1.UR;
n2.UR = UR;
n2.BL = n1.BR;
n2.BR = cv::Point2i(UR.x,UL.y+halfY);
n2.vKeys.reserve(vKeys.size());
//n3 存储左下区域的边界
n3.UL = n1.BL;
n3.UR = n1.BR;
n3.BL = BL;
n3.BR = cv::Point2i(n1.BR.x,BL.y);
n3.vKeys.reserve(vKeys.size());
//n4 存储右下区域的边界
n4.UL = n3.UR;
n4.UR = n2.BR;
n4.BL = n3.BR;
n4.BR = BR;
n4.vKeys.reserve(vKeys.size());
//Associate points to childs
//遍历当前提取器节点的vkeys中存储的特征点
for(size_t i=0;i<vKeys.size();i++)
{
//获取这个特征点对象
const cv::KeyPoint &kp = vKeys[i];
//判断这个特征点在当前特征点提取器节点图像的哪个区域
//然后就将这个特征点追加到那个特征点提取器节点的vkeys中
//这里也是直接进行比较的，但是特征点的坐标是在“半径扩充图像”坐标系下的，而节点区域的坐标则是在“边缘扩充图像”坐标系下的
if(kp.pt.x<n1.UR.x)
{
if(kp.pt.y<n1.BR.y)
n1.vKeys.push_back(kp);
else
n3.vKeys.push_back(kp);
}
else if(kp.pt.y<n1.BR.y)
n2.vKeys.push_back(kp);
else
n4.vKeys.push_back(kp);
}//遍历当前提取器节点的vkeys中存储的特征点
//判断每个子特征点提取器节点所在的图像中特征点的数目（就是分配给子节点的特征点数目），然后做标记
//这里判断是否数目等于1的目的是确定这个节点还能不能再向下进行分裂
if(n1.vKeys.size()==1)
n1.bNoMore = true;
if(n2.vKeys.size()==1)
n2.bNoMore = true;
if(n3.vKeys.size()==1)
n3.bNoMore = true;
if(n4.vKeys.size()==1)
n4.bNoMore = true;
}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。
原文地址：https://blog.csdn.net/2301_76831056/article/details/143406155
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