有没有人碰巧知道为什么 OpenCV 2 DescriptorMatcher::radiusMatch()和 knnMatch()拿个vector<vector<DMatch>>& matches ?我有点困惑为什么它不只是一个 vector ,因为它只是场景中对应于训练图像的单个点数组,对吧?
我有这样的东西:
void getMatchingPoints(
const vector<vector<cv::DMatch> >& matches,
const vector<cv::KeyPoint>& keyPtsTemplates,
const vector<cv::KeyPoint>& keyPtsScene,
vector<Vec2f>& ptsTemplate,
vector<Vec2f>& ptsScene
)
{
ptsTemplate.clear();
ptsScene.clear();
for (size_t k = 0; k < matches.size(); k++)
{
for (size_t i = 0; i < matches[k].size(); i++)
{
const cv::DMatch& match = matches[k][i];
ptsScene.push_back(fromOcv(keyPtsScene[match.queryIdx].pt));
ptsTemplate.push_back(fromOcv(keyPtsTemplates[match.trainIdx].pt));
}
}
}
但我对如何实际绘制大约 map 感到有点困惑。对象的位置,一旦我将它们全部放在 ptsScene 中.当我刚刚绘制它们时,这些点对我来说似乎是分散的,所以我想我错过了嵌套 vector 所代表的内容。
最佳答案
knnMatch函数将返回 k最近邻匹配,即如果你调用knnMatch(queryDescriptors, trainDescriptors, matchesQueryToTrain, 3)在这种情况下 k=3 ,然后对于每个训练点,它将从查询集中找到 3 个最佳匹配项。
根据你的vector<vector<DMatch>> ,这意味着外层 vector是每个query->train match的 vector ,内部vector是你的 vector k最近的比赛。
关于如何使用这些 k 有一个很好的例子与 this 中的交叉检查方法相匹配其他问题。
如果你想要一个简单的 1-1 匹配,那么你可以用 k=1 调用 knnMatch,这将返回一个大小为 1 的内部 vector ,或者只调用 match它以 vector<DMatch> 的形式输出匹配项没有第二个 vector 。
关于c++ - OpenCV DescriptorMatcher radiusMatch 和 knnMatch 结果格式,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/9507545/
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