feature_tracker文件流程图
2020-05-11 18:23:41 0 举报
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vins_mono的前端流程图
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大纲/内容
setMask：非极大值抑制
updateID
更新3个图像，角点和时间等变量信息对角点图像坐标做去畸变处理，并计算每个角点的速度
三个发布者，分别是：<类型>(\"话题名\
reduceVector和inBorder函数去除跟踪失败的点及信息
如果检测到图像的时间顺序乱了，则发布重启信息pub_restart.publish(restart_flag)
每当有img_msg来，进回调函数处理：
trackerData[i].font color=\"#ff0000\
cv::calcOpticalFlowPyrLK进行光流跟踪，之后更新有效的跟踪信息并设置跟踪次数
addPoints();把跟踪的角点信息n_pts加入forw_pts，更新追踪次数等
将ROS的图像数据转换为opencv的数据格式font color=\"#3399ff\
cv::goodFeaturesToTrack(...)提取角点信息
readParameters(n);从yaml文件中读特征点提取和跟踪参数并设置。
trackerData.readIntrinsicParameter(CAM_NAMES)设置相机的内参
第一帧相机first_image_flag只记录时间信息，不做处理
如果是FISHEYE相机，则加入fisheye_mask用于去除image信息的边缘噪声
每一帧图像数据都进入readImage进行处理：
如果发布这一帧的数据，则构造sensor_msgs::PointCloudPtr 类型的feature_points
初始化句柄和节点feature_tracker
通过PUB_THIS_FRAME控制是否发布当前帧的检测跟踪数据。并不是每处理一帧图像，都将特征点检测跟踪结果发布出去。
rejectWithF：八点法去除外点
font color=\"#ff0000\
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