我有以下代码,旨在通过其SIFT特征描述符对一组图像进行聚类。
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..
}
我的问题是,我已经在调用点计算了图像的描述符BowImgDescriptorExtractor::compute
,因此,如果我可以提供这些而不是BowImgDescriptorExtractor::compute
重新计算它们,那将是理想的选择。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。
有什么办法可以重用我已经在这里创建的描述符?
我不得不编写自己的版本BOWImgDescriptorExtractor
,这使我可以直接传递描述符,而不必重新计算它们。
我只是简单地重用了现有的源代码,但更改了方法签名以允许我传递描述符,而不是图像数据和关键点,并且当然还删除了方法主体中不必要的计算。
注意:我当前正在运行OpenCV的2.4.9版本,但似乎在3.0.0版(尚未发布)中,它们已超载compute
以解决此问题。
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