技术标签： g2o
参考高博博客，见此网址：
https://www.cnblogs.com/gaoxiang12/p/5304272.html
实验中选取的结点和边如下：
结点1：相机位姿结点：g2o::VertexSE3Expmap，来自<g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.h>；
结点2：特征点空间坐标结点：g2o::VertexSBAPointXYZ，来自<g2o/types/sba/types_sba.h>；
边：重投影误差：g2o::EdgeProjectXYZ2UV，来自<g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.h>；
查看g2o中节点与边的定义，方便理解与加深印象。程序的源码如下：
/**
* BA Example
* Author: Xiang Gao
* Date: 2016.3
* Email: [email protected]
*
* 在这个程序中，我们读取两张图像，进行特征匹配。然后根据匹配得到的特征，计算相机运动以及特征点的位置。这是一个典型的Bundle Adjustment，我们用g2o进行优化。
*/
// for std
#include <iostream>
// for opencv
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <boost/concept_check.hpp>
// for g2o
#include <g2o/core/sparse_optimizer.h>
#include <g2o/core/block_solver.h>
#include <g2o/core/robust_kernel.h>
#include <g2o/core/robust_kernel_impl.h>
#include <g2o/core/optimization_algorithm_levenberg.h>
#include <g2o/solvers/cholmod/linear_solver_cholmod.h>
#include <g2o/types/slam3d/se3quat.h>
#include <g2o/types/sba/types_six_dof_expmap.h>
using namespace std;
// 寻找两个图像中的对应点，像素坐标系
// 输入：img1, img2 两张图像
// 输出：points1, points2, 两组对应的2D点
int findCorrespondingPoints( const cv::Mat& img1, const cv::Mat& img2, vector<cv::Point2f>& points1, vector<cv::Point2f>& points2 );
// 相机内参
double cx = 325.5;
double cy = 253.5;
double fx = 518.0;
double fy = 519.0;
int main( int argc, char** argv )
{
// 调用格式：命令 [第一个图] [第二个图]
if (argc != 3)
{
cout<<"Usage: ba_example img1, img2"<<endl;
exit(1);
}
// 读取图像
cv::Mat img1 = cv::imread( argv[1] );
cv::Mat img2 = cv::imread( argv[2] );
// 找到对应点
vector<cv::Point2f> pts1, pts2;
if ( findCorrespondingPoints( img1, img2, pts1, pts2 ) == false )
{
cout<<"匹配点不够！"<<endl;
return 0;
}
cout<<"找到了"<<pts1.size()<<"组对应特征点。"<<endl;
// 构造g2o中的图
// 先构造求解器
g2o::SparseOptimizer optimizer;
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