ORB相关
FAST角点检测
FAST算法的主要思想为：如果一个像素与周围邻域的像素差别较大（过亮或者过暗），那么可以认为该像素是一个角点。
和SIFT、SURF相比，FAST算法只需要比较像素和其邻域像素的灰度值大小，计算量要小很多，但同时它也相对比较粗糙，精准性要差一些。
FAST算法的一般步骤为:
- 在图像中选取一个像素p，假设其灰度值为Ip
- 设定一个合适的阈值T
- 考虑以该像素点为中心的一个半径等于3像素的离散化的Bresenham圆，这个圆的边界上有16个像素
- 如果在这个大小为16个像素的圆上有n个连续的像素点，它们的像素值要么都比Ip+t大，要么都比Ip−t小，那么它就是一个角点。
BRIEF特征描述子
- 定义
BRIEF是一种二进制的描述子，其描述向量是0和1表示的二进制串。在特征点的周围选择128（位数根据实际情况设定）对这样的p和q的像素对，0和1表示p和q灰度值的大小：如果p比q大则选择1，反之就取0。就得到了128维由0，1组成的向量，也就是BRIEF特征描述子。 - p和q像素对的选取方式
p和q的选取方式有很多种，大体上都是按照某种概率分布，随机地挑选 p 和 q 的位置。要注意，这个选取的模板一旦选好就固定下来了，在整个系统中一直使用这个模板，而不是每个特征点都要重新选一次。（ORB-SLAM2中已经给好了pattern，是在ORBextractor.cpp文件中定义的一个名为bit_pattern_31_的256*4个元素的静态数组，每四个数代表一对像素点，也就是说ORB-SLAM2中的BRIEF特征描述子是256位的）
- 如何进行相似性判别
BRIEF特征描述子的相似性由汉明距离来比较，也就是说，把两个BRIEF描述子按位进行比较，有多少个不相同的位数，他们的距离就是多少。
ORB做的改进
FAST和BRIEF的搭配有两个主要缺点：
- 不具有尺度不变性
- 不具有旋转不变性
ORB针对它们做出了改进：
- 尺度不变性
在ORB中使用图像金字塔，并且在每一层金字塔上检测角点。
- 旋转不变性
利用灰度质心法，给每个特征点规定一个方向，在这个方向的基础上，用描述子进行描述。
ORB-SLAM2对ORB做的改进
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如何使提取的特征点在图像中分布得更均匀
(1)如何解决弱纹理区域提取不到特征点的问题:
a.将图像划分为多个区域进行提取(这样每个区域可以用不同的阈值
b.先用正常阈值进行FAST特征提取，若提取不到特征点则降低阈值重新提取
(2)如何解决某些区域提取特征点密度过高的问题
采用四叉树的方法对特征点进行裁剪
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如何加速特征点的匹配以及提高匹配的正确性
(1)根据图像金字塔与特征点尺度关系(SearchByProjection函数)
对于双目或深度相机，在帧A中的提取到的特征点Pa和帧B中的Pb是具有深度信息的，结合Pa的深度信息、Pa在图像金字塔中的层数可以得到一个距离范围，只有在这个距离范围内的点才可能是Pa的匹配点（有点绕，可以参考这篇文章）
(2)根据旋转主方向、最优匹配与次优匹配距离比，减少错误匹配：统计整张图片中所有描述子相对上一帧中匹配点描述子的旋转，如果某个描述子的旋转与整体有明显差别，则认为是错误的匹配(创建匹配器ORBmatcher时)
(3)BoWs语法树缩小匹配范围(SearchByBoW函数)
在匹配时只对有相同单词的特征点进行匹配。
(4)对于两个相邻帧，只在特征点坐标附近找匹配点(SearchForInitialization函数)
对于两个相邻帧A和B，假设A帧中提取到了特征点Pa，它在A帧中的坐标是(x,y)，那么我们在B帧中只在坐标(x,y)附近一个范围内寻找它的匹配点。（因为我们默认两帧之间移动的距离是有限的）
(5)结合特征点深度与SE(3)、Sim(3)位姿，3D投影的方式缩小匹配范围(SearchBySim3，SearchByProjection)
在利用恒速运动模型估计位姿之后，可以将当前帧观测到的2D特征点投影到3D坐标系，再进一步投影到上一帧的2D图像坐标系中，只对投影附近一个邻域内的点进行匹配。
(5.5)利用投影剔除不必要的地图点(Fuse)
(严格意义上说这个不算加速匹配，但是都是利用投影做的，所以就在这说了)
在上一条中，如果被匹配的点本身已经有了mappoint了，那我们还是更相信原来已有的mappoint。就把当前这个mappoint给去掉。
(6)根据极线约束减少错误匹配(CheckDistEpipolarLine)
A帧中观测到的某个特征点，在B帧中一定对应某一条线，如果B帧中某个特征点离这条线过远，则认为不是匹配点。（对极几何知识，参考十四讲7.3）
(7)根据当前帧对某mappoint的观测角度（isInFrustum函数）
如果当前帧的观测角度与该mappoint的平均观测角度相差较大，则认为是错误匹配。