由于ORB-SLAM2双目的稠密点云重建与RGBD的稠密重建大同小异，而且很多代码通用。所以建议朋友们可以先看一下我之前的ORB-SLAM2稠密点云重建：RGBD室内。

这里先提一下总体思路。由于利用RGBD的框架去做，所以对于双目来说，最主要的就是得到其视差图，然后利用双目的其中1张（你也可以试试用两张，我选择左图）作为rgb图，将视差图得出左图深度信息。这样就通用起来了。也许你会担心ORB-SLAM2输出的位姿是中心点的位姿而不是左图的位姿，这样会不会有什么问题。我的目前的观点是认为左中心和中心相对固定，而且误差在大尺度SLAM下显得微乎其微，所以并没有考虑这个问题，如有误也请读者指正。LIBELAS的视频（需要翻墙其网站上才会有视频）展示了其完整的双目重建，但我也没找到其源码（有找到的同学务必告诉我啊）。而且其视频效果我不知道是否有人工处理，或挑选了比较好看的部分。（哈哈，这么猜测有些小气，但也并非不合理。谁让他不开源呢？没有开源精神的世界就是这么讨人厌）。不过比较好的是，LIBELAS提供并开源了双目获得深度的工具elas，我们就利用它生成视差图，然后在代码中从视差图得出左图深度信息。

好了，废话就这么多，下面开始。

步骤0：准备工作之位姿文件

与ORB-SLAM2的git主页的双目例子一样，我选择KITTI的灰度图数据集中的00，运行ORB-SLAM2，会生成CameraTrajectory.txt。这是每帧的相机位姿。不知道为什么ORB-SLAM2没有写双目例子的关键帧输出文件。我目前也懒得管或写，就干脆直接用这个每帧文件。我复制数据集和每帧文件到Win下，D盘SLAM文件夹，然后重命名每帧文件为StereoTraj.txt。正常的话StereoTraj.txt应该有4541行。

步骤1：准备工作之为LIBELAS转化pgm

由于LIBELAS提供的工具elas只能处理pgm（我也懒得去改。。。），所以我先在Ubuntu下利用ImageMagick把数据集的png全转化为了pgm（实在找不到其他靠谱方法）。我在00文件夹下新建文件夹L，存放image_0中左图png转化出来的pgm；又新建了文件夹R，同理。

步骤2：改写，编译生成elas工具，使用elas生成视差图

首先下载elas(也就是页面下面的LIBELAS)，然后使用CMake-gui工具生成了VS2017的项目。（怎么使用CMake可视化工具我就不赘述了，百度）。由于elas是命令台工具（就是你要进入cmd打命令和参数的），而且懒得写DOS脚本，干脆进入项目，添加一个参数，在第一个if后面：

else if (argc == 2 && !strcmp(argv[1], "xc0")) {
		string mainPath = "D:\\SLAM\\data_odometry_gray\\dataset\\sequences\\00";
		int n = 4541;
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			char s[7];
			sprintf(s, "%06d", i);
			string tl = mainPath + "\\L\\" + s + "l.pgm", tr = mainPath + "\\R\\" + s + "r.pgm";
			process(tl.c_str(), tr.c_str());
			cout << "... done!" << endl;
		}
	}

步骤3：声明主函数JoinPCStereo,新建双目参数文件，添加双目参数类

与之前RGBD的JoinPC类似，不再赘述。使用：

JoinPCStereo("D:\\SLAM\\StereoTraj.txt", "D:\\SLAM\\data_odometry_gray\\dataset\\sequences\\00");

声明：

void JoinPCStereo(string camTransFile, string dataMainPath) {
	ParameterReader pd("StereoParameters.txt");
	// 相机内参
	STEREO_CAMERA_PARAMETERS camera;
	camera.fx = atof(pd.getData("camera.fx").c_str());
	camera.fy = atof(pd.getData("camera.fy").c_str());
	camera.cx = atof(pd.getData("camera.cx").c_str());
	camera.cy = atof(pd.getData("camera.cy").c_str());
	camera.baseline = atof(pd.getData("camera.baseline").c_str());
	camera.inx = atof(pd.getData("camera.inx").c_str());
	camera.iny = atof(pd.getData("camera.iny").c_str());
	camera.outx = atof(pd.getData("camera.outx").c_str());
	camera.outy = atof(pd.getData("camera.outy").c_str());
...

其中，StereoParameters.txt是00数据集相机的参数:

camera.fx=718.856;
camera.fy=718.856;
camera.cx=607.1928;
camera.cy=185.2157;
camera.baseline=0.3861448;
camera.inx=1241;
camera.iny=376;
camera.outx=640;
camera.outy=480;

STEREO_CAMERA_PARAMETERS类型用来保存双目的参数，在高博的slamBase.h中添加：

struct STEREO_CAMERA_PARAMETERS
{
	double fx, fy, cx, cy, baseline, inx, iny, outx, outy;
};