关于特征点分散和GMS兼容的问题

[xiongzhu666]

大神你好，我本来打算将你的算法应用在ORB-SLAM里面，但是ORB-SLAM的特征提取方法基于四叉树做了均匀处理，分散得比较开，这样的话GMS匹配貌似没有优势了。反而用opencv自带的ORB算法，由于opencv的特征点扎堆，GMS更能够筛选出正确的配对。 在SLAM中，我们更希望特征点分散来精准估计位姿，这种期望貌似和GMS的栅格统计原理是不兼容的，请问大神有解决思路吗？？？

[JiawangBian]

1.我也遇到了相同的问题，所以目前只是在初始化的时候使用GMS，这时候检测的特征点比较多（在ORB-SLAM中是tracking时的两倍），所以就算比较分散也问题不大。 2.均匀分布会有利用算pose,但是会降低keypoint repeatiblity，导致匹配效果变差。这算是一个trade-off吧， 就是当图像足够简单的时候，即使降低keypoint repeatiblity也能得到好的匹配。这个问题我看最近一些文章也提到了，说是均匀分布的点更适合做光流tracking不太适合做特征匹配。目前还没有好的解决办法。