OpenCV：在视觉词汇包中，如何传递描述符而不是关键点？

Question

我正在通过OpenCV实现Bag of Features模型。

我的工作流程如下：

1. 计算SIFT关键点＆amp;数据集中每个图像的描述符
2. 使用描述符和cv::BOWKMeansTrainer，使用k计算k质心 - 通过cv::BOWKMeansTrainer.cluster()
表示算法
3. 使用cv::BOWImgDescriptorExtractor计算数据集中每个图片word的{​​{1}}（查询相同）到img（我们可以使用compute(img,keyPoints,word)我们在步骤1中计算。）。

问题出在第3点：我认为keyPoints再次计算 compute的描述符。这非常低效，我们已经在步骤1中计算了所需的描述符。！

如何调用img传递已计算的描述符？

注意我没有检查计算机的实现，但我很确定（根据我对BoF模型的理解），它会计算描述符。

类似的question，没有解决方案。