c++ - OpenCV 中的 BoW 使用预先计算的特征

Question

我需要做 BOW(词袋)，但我只有描述的图像关键点。目前，我已经使用以下方法获得了词汇表:

cv::BOWKMeansTrainer bowtrainerCN(numCenters); //num clusters
bowtrainerCN.add(allDescriptors);
cv::Mat vocabularyCN = bowtrainerCN.cluster();

所以现在我需要进行分配，但我不能使用计算函数，因为它会计算图像的描述符，而我已经有了。是否有任何函数可以进行分配或让我手动计算？

Answer 1

使用cv::BOWKMeansTrainer::cluster() 方法构建词汇表(代码本)后，您就可以将描述符(具有合适的大小和类型)与代码本匹配。您首先必须选择您需要的匹配器类型以及要使用的规范。 (参见 opencv doc)

例如，使用 cv::BFMatcher 和 L2 范数

// init the matcher with you pre-trained codebook
cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher > matcher = new cv::BFMatcher(cv::NORM_L2);
matcher->add(std::vector<cv::Mat>(1, vocabulary));
// matches
std::vector<cv::DMatch> matches;
matcher->match(new_descriptors,matches);

那么 new_descriptors[i] 的代码本中最接近的代码字的索引将是

matches[i].trainIdx;