在LoopClosing中，得到當前幀的閉環(huán)候選幀之后，會使用詞袋進行這兩幀之間2D特征點的匹配。注意2D特征點的匹配純粹是得到兩幀之間在詞袋同一node下的描述子距離最近的匹配。由于這些特征點都是有對應(yīng)的地圖點的（詞袋匹配過程中篩掉了沒有地圖點的那些特征點匹配），所以就相當于得到了兩幀之間地圖點的匹配關(guān)系。于是后面就可以利用這兩幀之間地圖點的匹配關(guān)系，來計算當前幀坐標系和閉環(huán)候選幀坐標系之間的sim3變換。之所以計算sim3，是因為單目存在尺度漂移，也就是其實當前幀的位姿和它計算出來的地圖點世界坐標都是不準確的，但是當前幀的地圖點在當前幀坐標系下的坐標是準確的，因為這是一個局部的關(guān)系。

在上面得到了初步的sim3變換后，bool LoopClosing::ComputeSim3()函數(shù)中會調(diào)用matcher.SearchBySim3()函數(shù)在閉環(huán)候選幀的地圖點中，尋找更多的和當前幀的匹配關(guān)系。在這里面匹配投影的時候，使用的是上面初步計算的sim3變換，因為這個時候在兩個相機坐標系下的坐標變換關(guān)系就是sim3，是考慮了尺度漂移的，因此是相對準確的。得到更多的匹配關(guān)系之后，就使用g2o優(yōu)化得到更加精確的sim3變換。

問題出現(xiàn)在最后一步：其實單純從計算sim3來說，上面已經(jīng)完成任務(wù)了。但是為了謹慎判斷閉環(huán)匹配到底是否成功，程序中還用matcher.SearchByProjection()把閉環(huán)候選幀和它的共視關(guān)鍵幀的地圖點再次投影到當前幀中，看最終有多少匹配的地圖點。其實可以認為閉環(huán)候選幀和它的共視關(guān)鍵幀之間由于離的很近所以是沒有尺度漂移的，因此可以把閉環(huán)候選幀的共視關(guān)鍵幀的地圖點利用歐式變換到閉環(huán)候選幀中， 然后按照2中的操作，利用sim3變換到當前幀中尋找匹配。但是不同的地方有兩點：

• matcher.SearchBySim3()僅僅是兩幀的地圖點之間的匹配，他們的視角相差不會太大。但是現(xiàn)在是用閉環(huán)候選幀的共視關(guān)鍵幀組中的所有地圖點與當前幀的地圖點進行匹配，就很可能出現(xiàn)視角相差太大的情況，在ORB-SLAM中視角差>60度就認為匹配是不準的。所以要得到當前幀相機光心到閉環(huán)候選幀的共視關(guān)鍵幀組的地圖點的方向向量，因此需要知道到相機光心的世界坐標真實值。