來源：公眾號(hào)|3D視覺工坊（系投稿）

作者：Liam

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構(gòu)造函數(shù)

Initializer::Initializer(const Frame &ReferenceFrame, float sigma, int iterations)參數(shù):?參考幀(第一幀), 誤差, 迭代次數(shù)?操作:讀取參考幀的相機(jī)模型, 內(nèi)參, 去畸變的特征點(diǎn)等傳入?yún)?shù)

初始化:并行的計(jì)算前后兩幀的本質(zhì)矩陣和基礎(chǔ)矩陣,選出來評(píng)分高的恢復(fù)旋轉(zhuǎn)和平移

bool Initializer::Initialize(const Frame &CurrentFrame, const vector &vMatches12, cv::Mat &R21, cv::Mat &t21, vectorcv::Point3f &vP3D, vector&vbTriangulated)?參數(shù):?當(dāng)前幀(第二幀), 前后幀的匹配關(guān)系(), 參考幀到當(dāng)前幀的旋轉(zhuǎn), 參考幀到當(dāng)前幀的平移(==當(dāng)前幀指向參考幀==), 三角化后的點(diǎn), 特征是否被三角化過返回值：bool->初始化是否成功的標(biāo)志?操作:

• vMatches12中的匹配關(guān)系以<==第一幀特征索引,第二幀特征索引==>存儲(chǔ)在mvMatches12中, 同時(shí)mvbMatched1[i]設(shè)置為true表示第一幀中該索引的特征點(diǎn)匹配成功

• 從匹配中不重復(fù)的隨機(jī)選擇mMaxIterations組點(diǎn),每組8個(gè)

• 開兩個(gè)線程同時(shí)計(jì)算單應(yīng)和基本矩陣

• 計(jì)算得分

• 選擇得分高的矩陣來恢復(fù)兩幀位姿

尋找最優(yōu)單應(yīng)矩陣

void Initializer::FindHomography(vector&vbMatchesInliers, float &score, cv::Mat &H21)?參數(shù): 匹配的Inliers, 最后的得分, 單應(yīng)矩陣?操作:

• 歸一化

• 利用選擇的mMaxIterations組匹配點(diǎn)用八點(diǎn)法計(jì)算單應(yīng)矩陣（ComputeH21(vPn1i,vPn2i)）

• 恢復(fù)初始尺度（歸一化前的）

• 保留最高得分的單應(yīng)矩陣及對(duì)應(yīng)的匹配內(nèi)點(diǎn)

需要最優(yōu)基礎(chǔ)矩陣

void Initializer::FindFundamental(vector&vbMatchesInliers, float &score, cv::Mat &F21)?參數(shù): 匹配的Inliers, 最后的得分, 基礎(chǔ)矩陣?操作:

• 歸一化

• 利用選擇的mMaxIterations組匹配點(diǎn)用八點(diǎn)法計(jì)算基礎(chǔ)矩陣（ComputeF21(vPn1i,vPn2i)）

• 恢復(fù)初始尺度（歸一化前的）

• 保留最高得分的基礎(chǔ)矩陣及對(duì)應(yīng)的匹配內(nèi)點(diǎn)

計(jì)算單應(yīng)矩陣

這樣就可以用一組匹配點(diǎn)構(gòu)造兩個(gè)約束(其實(shí)是三個(gè)，但是三個(gè)線性相關(guān)，所以只取前兩個(gè))，所以自由度為8的單應(yīng)矩陣需要四組匹配點(diǎn)就可以算出。?操作：

• 利用八組匹配點(diǎn)構(gòu)造A矩陣

• 利用SVD分解求解AX=0型的方程

• 最小特征值對(duì)應(yīng)的特征向量就是方程的解（可參考多視圖幾何第二版198-200頁(yè)）

計(jì)算基礎(chǔ)矩陣

cv::Mat Initializer::ComputeF21(const vectorcv::Point2f &vP1,const vectorcv::Point2f &vP2) 參數(shù)：

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