使用ORB_SLAM2的方式进行特征检测和提取

比较opencv默认的方式和ORB-SLAM2中对opencv进行重写的方式，两个方法对图像特征提取结果的对比。
为方便比较，写在同一个文件中。主函数如下：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "ORBextractor.h"
#include <vector>using namespace std;
using namespace cv;
using namespace ORB_SLAM2;int main()
{Mat img1 = imread("000000.png",0);ORBextractor* mpORBextractorLeft;//orbint nFeatures = 2000;float fScaleFactor = 1.2;int nLevels = 8;int fIniThFAST = 20;int fMinThFast = 7;std::vector<KeyPoint> keypoints1;mpORBextractorLeft = new ORBextractor(nFeatures,fScaleFactor,nLevels,fIniThFAST,fMinThFast);cv::Mat mDescriptors;cv::Mat outimg;(*mpORBextractorLeft)(img1,cv::Mat(),keypoints1,mDescriptors);drawKeypoints(img1,keypoints1,outimg,Scalar::all(-1));cout<<"ORBSLAM2: "<<keypoints1.size()<<endl;imshow("ORB_SLAM2", outimg);//opencvstd::vector<KeyPoint> keypoints2;cv::Mat mDescriptors2;Ptr<ORB> orb = ORB::create(2000, 1.2f, 8,31, 0, 2,ORB::HARRIS_SCORE, 31, 20);orb->detectAndCompute(img1, Mat(),keypoints2, mDescriptors2);   Mat outimg2;drawKeypoints(img1,keypoints2,outimg2,Scalar::all(-1));cout<<"OpenCV: "<<keypoints2.size()<<endl;imshow("OpenCV", outimg2);waitKey(0);return 0;
}

效果如下

结论

使用树形结构的ORB-SLAM2的特征提取方式，在提取数量上更多，分布也更均匀。而OpenCV默认的特征提取，特征点的分布较为集中，数量也较少，当把OpenCV方式参数中特征数量设置为2000时，分布无明显变化，还是很集中。因此ORB-SLAM2的作者在这方面下了功夫，对系统定位的鲁棒性有很大的作用。

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效果如下

结论

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