Dyna-SLAM代码解读：Geometry.cc（四）

7、 进行深度图像的 区域生长 处理，将动态区域生成一个掩码

cv::Mat Geometry::DepthRegionGrowing(const vector<DynKeyPoint> &vDynPoints, const cv::Mat &imDepth){     cv::Mat maskG = cv::Mat::zeros(480, 640, CV_32F);     if (!vDynPoints.empty())    {        mSegThreshold = 0.20;         for (size_t i(0); i < vDynPoints.size(); i++)        {            int xSeed = vDynPoints[i].mPoint.x;            int ySeed = vDynPoints[i].mPoint.y;            const float d = imDepth.at<float>(ySeed, xSeed);            if (maskG.at<float>(ySeed, xSeed) != 1. && d > 0)            {                cv::Mat J = RegionGrowing(imDepth, xSeed, ySeed, mSegThreshold);                maskG = maskG | J;            }        }         int dilation_size = 15;        cv::Mat kernel = getStructuringElement(cv::MORPH_ELLIPSE,                                               cv::Size(2 * dilation_size + 1, 2 * dilation_size + 1),                                               cv::Point(dilation_size, dilation_size));        maskG.cv::Mat::convertTo(maskG, CV_8U);        cv::dilate(maskG, maskG, kernel);    }    else    {        maskG.cv::Mat::convertTo(maskG, CV_8U);    }     cv::Mat _maskG = cv::Mat::ones(480, 640, CV_8U);    maskG = _maskG - maskG;     return maskG;}

该 函数 的目的是进行深度图像的区域生长处理，以根据给定的动态关键点（vDynPoints）和深度图像（imDepth）生成一个掩码（maskG），表示动态物体在图像中的区域。

函数的具体步骤如下：

1. 首先创建一个与输入图像大小相同的空白的浮点型掩码（maskG）。
2. 如果给定的动态关键点不为空（vDynPoints不为空），则进行以下操作：
      
3. 如果给定的动态关键点为空，则将掩码转换为 8 位无符号整数类型（CV_8U）。
4. 创建一个与输入图像大小相同的全为 1 的掩码（_maskG）。
5. 通过计算差集操作（_maskG - maskG），得到动态物体的区域掩码。
6. 最后，返回生成的掩码（maskG）。

8、目的是将两个遮罩（mask）图像进行合并

    void Geometry::CombineMasks(const ORB_SLAM2::Frame ¤tFrame, cv::Mat &mask)    {        cv::Mat _maskL = cv::Mat::ones(currentFrame.mImMask.size(), currentFrame.mImMask.type());        _maskL = _maskL - currentFrame.mImMask;         cv::Mat _maskG = cv::Mat::ones(mask.size(), mask.type());        _maskG = _maskG - mask;         cv::Mat _mask = _maskL | _maskG;         cv::Mat __mask = cv::Mat::ones(_mask.size(), _mask.type());        __mask = __mask - _mask;        mask = __mask;    }

以下是 代码 的解释：

1. 首先，创建一个与currentFrame.mImMask图像大小相同的cv::Mat对象 _maskL，并将其初始化为全1（白色）的图像。
2. 然后，通过减去currentFrame.mImMask图像，将该图像中的前景区域（非零像素）置为0，背景区域（零像素）保持为1。结果存储在 _maskL 中。
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