Question

我有以下代码，用于通过其SIFT特征描述符聚类一组图像。

cv::BOWKMeansTrainer trainer = cv::BOWKMeansTrainer(n_clusters);

for (Image* image : get_images()) {
    trainer.add(image->get_descriptors());
}

cv::Mat vocabulary = trainer.cluster();
cv::BOWImgDescriptorExtractor extractor(Image::get_extractor(), Image::get_matcher());
extractor.setVocabulary(vocabulary);

for (Image* image : get_images()) {
    cv::Mat bow_descriptor;
    extractor.compute(image->get_data(), image->get_key_points(), bow_descriptor);

    // Determine which cluster the image matches best, via bow_descriptor..
}

我遇到的问题是，我已经在我调用BowImgDescriptorExtractor::compute的位置计算了图像的描述符，所以如果我能提供这些描述而不是BowImgDescriptorExtractor::compute，那将是理想的。计算它们。如您所见，我能够提供关键点，但无法找到提供描述符的方法。

我有什么方法可以重复使用我在这里创建的描述符吗？

Answer 1

我已经使用了我自己的BOWImgDescriptorExtractor版本，它允许我直接传入描述符而不必重新计算它们。

我只是重复使用现有的源代码，但更改了方法签名以允许我传入描述符，而不是图像数据和关键点，当然也删除了方法体中不必要的计算。 / p>

注意：我目前正在运行OpenCV的2.4.9版本，但看起来在版本3.0.0（尚未发布）中，他们已经超载compute来解决此问题。< / p>

使用BOWImgDescriptorExtractor重用描述符

1 个答案: