ORBextractor的类，是ORB-SLAM2系统中用于提取ORB特征的关键部分。在视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）系统中，特征提取和描述符计算是关键任务之一，因为它们用于找到不同帧之间的特征匹配，从而实现跟踪、地图构建和优化等任务。
ORBextractor类的主要功能如下：
- 使用
operator()方法，在输入的图像上计算ORB特征点和描述符。该方法将输入图像分解成不同尺度的图像金字塔，并在每个尺度上提取特征点。特征点在图像上通过使用八叉树分布的方式得到分散。 - 提供访问图像金字塔、尺度因子、尺度方差等属性的方法。这些属性在后续的跟踪和优化任务中会用到。
在代码中，ORBextractor类定义了如下成员变量和方法：
- 成员变量：用于存储特征提取器的配置参数（如特征点数量、尺度因子、尺度层数等）和中间结果（如图像金字塔、尺度因子列表、尺度方差列表等）。
ComputePyramid()：计算输入图像的金字塔表示。ComputeKeyPointsOctTree()和DistributeOctTree()：使用八叉树分布的方式在图像金字塔的每一层上提取ORB特征点。ComputeKeyPointsOld()：一个备用方法，用于在不使用八叉树的情况下提取特征点。
另外，ExtractorNode类用于表示八叉树中的一个节点，它包含了节点内的特征点以及节点的边界坐标等信息。在ORBextractor类中，ExtractorNode被用于实现特征点在图像上的分散分布。
本文内容由网友自发贡献，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容，请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)
