【ORB_SLAM2】void Frame::ComputeImageBounds(const cv::Mat ＆imLeft)

ComputeImageBounds这个函数的主要目的是获得去畸变后的图像坐标的范围，为后续的网格划分提供边界值，这个函数只会在第一帧图像进来或者内参发生了改变的时候被调用，这里的边界值选取使用了最大覆盖的准则，也就是左上角取小，右下角取大，从而能够覆盖整个去畸变后的图像

void Frame::ComputeImageBounds(const cv::Mat &imLeft)	
{
    
    // 如果畸变参数不为0，用OpenCV函数进行畸变矫正
    if(mDistCoef.at<float>(0)!=0.0)
	{
    
        // 保存矫正前的图像四个边界点坐标： (0,0) (cols,0) (0,rows) (cols,rows)
        cv::Mat mat(4,2,CV_32F);
        mat.at<float>(0,0)=0.0;         //左上
		mat.at<float>(0,1)=0.0;
        mat.at<float>(1,0)=imLeft.cols; //右上
		mat.at<float>(1,1)=0.0;
		mat.at<float>(2,0)=0.0;         //左下
		mat.at<float>(2,1)=imLeft.rows;
        mat.at<float>(3,0)=imLeft.cols; //右下
		mat.at<float>(3,1)=imLeft.rows;

        // Undistort corners
		// 和前面校正特征点一样的操作，将这几个边界点作为输入进行校正
        mat=mat.reshape(2);
        cv::undistortPoints(mat,mat,mK,mDistCoef,cv::Mat(),mK);
        mat=mat.reshape(1);

		//校正后的四个边界点已经不能够围成一个严格的矩形，因此在这个四边形的外侧加边框作为坐标的边界
        mnMinX = min(mat.at<float>(0,0),mat.at<float>(2,0));//左上和左下横坐标最小的
        mnMaxX = max(mat.at<float>(1,0),mat.at<float>(3,0));//右上和右下横坐标最大的
        mnMinY = min(mat.at<float>(0,1),mat.at<float>(1,1));//左上和右上纵坐标最小的
        mnMaxY = max(mat.at<float>(2,1),mat.at<float>(3,1));//左下和右下纵坐标最小的
    }
    else
    {
    
        // 如果畸变参数为0，就直接获得图像边界
        mnMinX = 0.0f;
        mnMaxX = imLeft.cols;
        mnMinY = 0.0f;
        mnMaxY = imLeft.rows;
    }
}