opencv特征匹配相关结构(keypoint&DMatch类型简介)


本文转自：http://blog.csdn.net/u011867581/article/details/21871685

1. 特征点类：

[cpp]
view plaincopyprint?





class KeyPoint { Point2f pt; //坐标 float size; //特征点邻域直径 float angle; //特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用 float response; int octave; //特征点所在的图像金字塔的组 int class_id; //用于聚类的id }

[cpp] view plain copy print?class KeyPoint { Point2f pt; //坐标 float size; //特征点邻域直径 float angle; //特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用 float response; int octave; //特征点所在的图像金字塔的组 int class_id; //用于聚类的id }

class KeyPoint
{            Point2f  pt;  //坐标
float  size; //特征点邻域直径
float  angle; //特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用
float  response;
int  octave; //特征点所在的图像金字塔的组
int  class_id; //用于聚类的id
}

2. 存放匹配结果的结构：

[cpp]
view plaincopyprint?





struct DMatch
{ //三个构造函数
DMatch():
queryIdx(-1),trainIdx(-1),imgIdx(-1),distance(std::numeric_limits<float>::max()) {}
DMatch(int _queryIdx, int _trainIdx, float _distance ) :
queryIdx( _queryIdx),trainIdx( _trainIdx), imgIdx(-1),distance( _distance) {}
DMatch(int _queryIdx, int _trainIdx, int _imgIdx, float _distance ) : queryIdx(_queryIdx), trainIdx( _trainIdx), imgIdx( _imgIdx),distance( _distance) {}
int queryIdx; //此匹配对应的查询图像的特征描述子索引  
4000
;
int trainIdx; //此匹配对应的训练(模板)图像的特征描述子索引
int imgIdx; //训练图像的索引(若有多个)
float distance; //两个特征向量之间的欧氏距离，越小表明匹配度越高。
bool operator < (const DMatch &m) const;
};

[cpp] view plain copy print?struct DMatch { //三个构造函数 DMatch(): queryIdx(-1),trainIdx(-1),imgIdx(-1),distance(std::numeric_limits<float>::max()) {} DMatch(int _queryIdx, int _trainIdx, float _distance ) : queryIdx( _queryIdx),trainIdx( _trainIdx), imgIdx(-1),distance( _distance) {} DMatch(int _queryIdx, int _trainIdx, int _imgIdx, float _distance ) : queryIdx(_queryIdx), trainIdx( _trainIdx), imgIdx( _imgIdx),distance( _distance) {} int queryIdx; //此匹配对应的查询图像的特征描述子索引 int trainIdx; //此匹配对应的训练(模板)图像的特征描述子索引 int imgIdx; //训练图像的索引(若有多个) float distance; //两个特征向量之间的欧氏距离，越小表明匹配度越高。 bool operator < (const DMatch &m) const; };

struct DMatch
{         //三个构造函数
DMatch():
queryIdx(-1),trainIdx(-1),imgIdx(-1),distance(std::numeric_limits<float>::max()) {}
DMatch(int  _queryIdx, int  _trainIdx, float  _distance ) :
queryIdx( _queryIdx),trainIdx( _trainIdx), imgIdx(-1),distance( _distance) {}
DMatch(int  _queryIdx, int  _trainIdx, int  _imgIdx, float  _distance ) :                   queryIdx(_queryIdx), trainIdx( _trainIdx), imgIdx( _imgIdx),distance( _distance) {}
int queryIdx;  //此匹配对应的查询图像的特征描述子索引
int trainIdx;   //此匹配对应的训练(模板)图像的特征描述子索引
int imgIdx;    //训练图像的索引(若有多个)
float distance;  //两个特征向量之间的欧氏距离，越小表明匹配度越高。
bool operator < (const DMatch &m) const;
};

3. 图片中特征点欧式距离的计算公式：
0ρ = √( (x1-x2)2+(y1-y2)2 )　|x| = √( x2 + y2 )

</div>
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$(".MathJax").remove();
</script>
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Markdown 是一种轻量级标记语言，它允许人们使用易读易写的纯文本格式编写文档，然后转换成格式丰富的HTML页面。 —— [ 维基百科 ]

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表格

**Markdown　Extra**　表格语法：

项目	价格
Computer	$1600
Phone	$12
Pipe	$1

可以使用冒号来定义对齐方式：

项目	价格	数量
Computer	1600 元	5
Phone	12 元	12
Pipe	1 元	234

定义列表

Markdown　Extra　定义列表语法：
项目１
项目２
定义 A

定义 B

项目３
定义 C

定义 D

定义D内容

代码块

代码块语法遵循标准markdown代码，例如：

@requires_authorization
def somefunc(param1='', param2=0):
'''A docstring'''
if param1 > param2: # interesting
print 'Greater'
return (param2 - param1 + 1) or None
class SomeClass:
pass
>>> message = '''interpreter
... prompt'''

脚注

生成一个脚注1.

目录

用 `[TOC]`来生成目录：

[TOC]

数学公式

使用MathJax渲染*LaTex* 数学公式，详见[math.stackexchange.com][1].

行内公式，数学公式为：Γ(n)=(n−1)!∀n∈ℕΓ(n)=(n−1)!∀n∈N。

块级公式：

x=−b±b2−4ac‾‾‾‾‾‾‾‾√2ax=−b±b2−4ac2a

更多LaTex语法请参考 [这儿][3].

UML 图:

可以渲染序列图：

Created with Raphaël 2.1.2张三张三李四李四嘿，小四儿, 写博客了没?李四愣了一下，说：忙得吐血，哪有时间写。

或者流程图：

Created with Raphaël 2.1.2开始我的操作确认？结束yesno

关于 序列图 语法，参考 这儿,

关于 流程图 语法，参考 这儿.

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