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我有一组训练图像,我对每张图像都进行了 detected和 computed它们的特征向量(使用 ORB 特征描述符和提取器。问题是:因为我需要保存这些特征以重新利用它们来匹配测试图像(使用 SVM 分类器);什么是最好的在 Android 设备上本地存储特征向量的方法?
每个图像要保存的特征向量的大小是可变的,因此具有非最大大小的特征向量用零填充以统一所有向量的大小。当前最大尺寸为 500 行 x 32 列;因此有 16k 个特征。
这是我目前可以达到的选项;
save
方法(不是 ORB)。此外,考虑到 xml 文件太大而无法加载,我不确定使用 OpenCV 的文件存储选项保存功能是否是 Android 手机的最佳内存选择。在 Android 手机上是否有处理特征向量的通用方法?它是否包含上述任何方法;如果不能,请提供一些关于如何实现此类存储解决方案的指南?
谢谢。
最佳答案
在我看来,存储关键点最通用的方法是首先将它们转换为数据交换格式,如 JSON。
在您能够进行转换后,您可以非常灵活地存储它。 JSON 很容易转换为字符串和/或通过网络连接发送。
使用 OpenCV C++ you are able to store data as YAML ,但这还不适用于 Android。
要在 Java 中解析 JSON,您可以使用这个易于使用的 library Google GSON .
这是我第一次尝试这样做:
public static String keypointsToJson(MatOfKeyPoint mat){
if(mat!=null && !mat.empty()){
Gson gson = new Gson();
JsonArray jsonArr = new JsonArray();
KeyPoint[] array = mat.toArray();
for(int i=0; i<array.length; i++){
KeyPoint kp = array[i];
JsonObject obj = new JsonObject();
obj.addProperty("class_id", kp.class_id);
obj.addProperty("x", kp.pt.x);
obj.addProperty("y", kp.pt.y);
obj.addProperty("size", kp.size);
obj.addProperty("angle", kp.angle);
obj.addProperty("octave", kp.octave);
obj.addProperty("response", kp.response);
jsonArr.add(obj);
}
String json = gson.toJson(jsonArr);
return json;
}
return "{}";
}
public static MatOfKeyPoint keypointsFromJson(String json){
MatOfKeyPoint result = new MatOfKeyPoint();
JsonParser parser = new JsonParser();
JsonArray jsonArr = parser.parse(json).getAsJsonArray();
int size = jsonArr.size();
KeyPoint[] kpArray = new KeyPoint[size];
for(int i=0; i<size; i++){
KeyPoint kp = new KeyPoint();
JsonObject obj = (JsonObject) jsonArr.get(i);
Point point = new Point(
obj.get("x").getAsDouble(),
obj.get("y").getAsDouble()
);
kp.pt = point;
kp.class_id = obj.get("class_id").getAsInt();
kp.size = obj.get("size").getAsFloat();
kp.angle = obj.get("angle").getAsFloat();
kp.octave = obj.get("octave").getAsInt();
kp.response = obj.get("response").getAsFloat();
kpArray[i] = kp;
}
result.fromArray(kpArray);
return result;
}
关于android - 使用 OpenCV4Android (java API) 保存 ORB 特征向量,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15271411/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!