建立字典
提取图片数据集的特征，用kmeans等方法建立一个字典树。
每一个节点包括（只列出了部分信息）
struct Node { //在所有节点中的标号 NodeId id; //该节点的权重，该权重为训练的过程中设置的，在得到了树之后， //将所有的描述子过一遍树，得到每个单词出现的次数，除以总的描述子数目 WordValue weight; //描述符，为每一类的均值（对于brief描述子，则要对均值进行二值化） TDescriptor descriptor; //如果是叶节点，则有词汇的id WordId word_id; } 反向索引（inverse index）叶子节点存储着图像list和权重。建好kmeans树后，对训练集中的每幅图像的每个特征点，根据visual word 的检索方法，检索到最为相似的叶子节点，叶子节点会存下这个特征点的数据（图像id和特征id，权重）。最后每个叶子节点里保存有一个list，包含一系列图像。实际运行时，当新的图像加入到图像数据库中的时候，反向索引就会更新。
反向索引用于提取与给定图像相似的图像，通过投票机制，选取候选者，而不需要计算与所有图像之间的相似度，加速搜索。
正向索引（direct index）存储了每张图像的特征（如ORB特征）和它们关联的第l层的节点。
视觉字典中的节点是分层存储的，假如树一共有L层，从叶子开始为0层，即l=0，到根结束，l=Lw。
当反向索引得到了候选者（一个叶子节点）时，当前特征分别于候选者的图片list里的特征比较，利用orb特征匹配来选出最为相似的特征点。
正向索引也可以用于几何验证。
验证几何一致性的关键在于利用RANSAC，通过在两帧图像上的12个点对应，找到一个基本矩阵。
建立点对应就需要寻找特征点的最近邻点，这时候就需要用到我们前面提到的direct index。要查找图像上的一个特征点，只需要在l层上该特征点所对应节点上寻找即可。l的值需要预先设定，l值设为零，那么就只能去叶节点找，找到的对应点很少。如果l值设置为根节点，相当于在所有节点中寻找，没有做任何优化。
权重计算 1.词频Term Frequency（TF）：某个词在文章中出现的次数。为了归一化，词频也可以定义成，某个词在文章中出现的次数 / 文章的总词数。如果一个词比较少见，那么区分度就大。2.逆向文件频率Inverse document frequency（IDF）：需要一个语料库，来模拟语言的使用环境。IDF定义为，log（语料库的文档总数 / 包含该词的文档数 +1 ）。如果一个词越常见，那么分母就越大，逆文档频率就越小，越接近0。3.TF-IDF：词频（TF）* 逆向文件频率（IDF）。如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它很可能就反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词。某个词对文章的重要性越高，它的TF-IDF值就越大。在词典创建之后，可以算出IDF，他们的值不会随图像数据库中图像特征入口数量的变化而变化。在生成BoW向量时，可以计算TF。
DBoW3代码解读DBoW3主要类
class BowVector //表示图像的单词向量 <Vector of words to represent image> class FeatureVector //局部特征的向量 <Vector of nodes with indexes of local features> class Database //图像数据库 class Descmanip //操作特征描述子（计算均值、差分、IO例程） class QueryResults //检索图像数据库 class ScoringObject //计算两个向量间的值、计分 class Vocabulary //词典 class quicklz //快速数据压缩库 用途可以将一幅图像的特征点的描述算子，转换为DBoW的描述向量，与另外一直图片直接进行比较；也可以一直图片与一个词袋数据库进行比较，可以返回前几张最相似的图片。
回环检测。 ORB-SLAM里的用途关键帧模型中的特征匹配
输入是当前帧和关键帧的特征点和关键帧的特征点对于一般的匹配思路，是对两幅图像的特征点的描述子，用暴力匹配的方法算“最小距离”，非常耗时。关键帧模型匹配里，用词袋树来缩小匹配范围。
1.首先，将输入特征点的描述子转换为BoW向量。对于每一个特征点，用visual word 检索方法找到最为近似的叶子节点。最后一张图片就可以用BowVector和FeatureVector来描述，BowVector存着TF的值，FeatureVector存着某一指定层（第4层）每个node包含的特征点s。
2.FeatureVector相对于将特征点们分成了n（n等于第4层node的个数）个簇，每个簇都有id号，也就是NodeId。匹配时从关键帧中选择一个簇，从当前帧选择NodeId号一样的簇，对这两个簇里的特征点进行匹配，词袋模型就是这样子减少了匹配的范围。如果层数选择了根节点，相对于一幅图像只有一个簇，没有优化。
两个簇的特征点的匹配是暴力的逐个对比，算描述子之间的距离。对于关键帧中的每一个特征点，算出与当前帧特征点的描述子的距离，保存下最小距离和倒数第二小距离。成功匹配的要求是：最小距离小于一个误差阈值；最小距离比倒数第二小距离“明显”要小， 这个“明显”是一个参数。“明显”这个参数可以对一些重复出现的特征点（比如棋盘格这样子的特征点）匹配可以更鲁棒。
两个簇的匹配也有一些trick。每个特征点在提取描述子时的旋转主方向角度，如果图像旋转了，这个角度将发生改变，所有的特征点的角度变化应该是一致的，通过直方图统计（360/30）得到直方图中最大的三个index（一共12个），匹配点在这三个iindex中的会保留，其余匹配点会去掉。
回环检测 图片出处 http://rpg.ifi.uzh.ch/teaching.html论文 Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences 参考 【泡泡机器人原创专栏】DBoW3 视觉词袋模型、视觉字典和图像数据库分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5MTM1MTQwMw==&mid=2247487947&idx=1&sn=a161d5ba005adabbfef23ee823c3f34b&chksm=ec10afcfdb6726d9460e3992357b93a50fb622a805c785a9322d7cafb6f8d7d0b02494206fbd&mpshare=1&scene=1&srcid=0120tujPrzQBRJvOMRlHZuAr&pass_ticket=DyCv5iDYNGzqu%2FG5eHjGG4I5gZSFV%2B4a6kb08nDUOcc%3D#rd浅谈回环检测中的词袋模型（bag of words）http://blog.csdn.net/qq_24893115/article/details/52629248