vins-mono代码分析
vins-mono的关键帧选择策略
1 与前一帧的平均视差。如果跟踪特征的平均视差超过某个阈值,我们会将此图像视为关键帧。
2 另一个是跟踪质量。如果跟踪特征的数量低于一个阈值,我们把这一帧看做一个新的关键帧。
具体在bool FeatureManager::addFeatureCheckParallax()中实现。
bool FeatureManager::addFeatureCheckParallax(int frame_count, const map<int, vector<pair<int, Eigen::Matrix<double, , >>>> &image, double td)
{
ROS_DEBUG("input feature: %d", (int)image.size());
ROS_DEBUG("num of feature: %d", getFeatureCount());
double parallax_sum = ;
int parallax_num = ;
last_track_num = ;
for (auto &id_pts : image)
{
FeaturePerFrame f_per_fra(id_pts.second[].second, td); int feature_id = id_pts.first;
auto it = find_if(feature.begin(), feature.end(), [feature_id](const FeaturePerId &it)
{
return it.feature_id == feature_id;
}); if (it == feature.end())
{
feature.push_back(FeaturePerId(feature_id, frame_count));
feature.back().feature_per_frame.push_back(f_per_fra);
}
else if (it->feature_id == feature_id)
{
it->feature_per_frame.push_back(f_per_fra);
last_track_num++;
}
} if (frame_count < || last_track_num < )
return true; for (auto &it_per_id : feature)
{
if (it_per_id.start_frame <= frame_count - &&
it_per_id.start_frame + int(it_per_id.feature_per_frame.size()) - >= frame_count - )
{
parallax_sum += compensatedParallax2(it_per_id, frame_count);
parallax_num++;
}
} if (parallax_num == )
{
return true;
}
else
{
ROS_DEBUG("parallax_sum: %lf, parallax_num: %d", parallax_sum, parallax_num);
ROS_DEBUG("current parallax: %lf", parallax_sum / parallax_num * FOCAL_LENGTH);
return parallax_sum / parallax_num >= MIN_PARALLAX;
}
}
首先在feature_manager.cpp中定义了一个类FeaturePerFrame,
函数输入:
int frame_count,
const map<int, vector<pair<int, Eigen::Matrix<double, 7, 1>>>> &image,
double td
函数输出:
该帧是否为关键帧:ture or false

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