OpenCV SURF描述符匹配

這是比較SURF描述符的函數，我在OpenCV示例的find_obj.cpp中找到。我基本上無法理解這是如何計算描述符之間的歐幾里得距離。OpenCV SURF描述符匹配

是一次計算每個第i個描述符還是整個圖像？

我知道這是一個基本問題，但我真的很感激你的迴應。謝謝。

double 
compareSURFDescriptors(const float* d1, const float* d2, double best, int length) 
{ 
    double total_cost = 0; 
    assert(length % 4 == 0); 
    for(int i = 0; i < length; i += 4) 
    { 
     double t0 = d1[i ] - d2[i ]; 
     double t1 = d1[i+1] - d2[i+1]; 
     double t2 = d1[i+2] - d2[i+2]; 
     double t3 = d1[i+3] - d2[i+3]; 
     total_cost += t0*t0 + t1*t1 + t2*t2 + t3*t3; 
     if(total_cost > best) 
      break; 
    } 
    return total_cost; 
}

來源

2014-03-05 ahirnish

對於每第i個描述符在圖像1從該圖像2.

來源

2014-03-05 07:17:05

到每個第j個描述符的解釋主要是基於文獻(Bay et al. 2004)。

比方說，我們有一個圖像與檢測到的關鍵點。爲了爲關鍵點計算描述符，在其周圍定義一個正方形區域（根據紙張使用尺寸爲20s的窗口，其中s是檢測關鍵點的尺度）。然後將該區域劃分爲4X4 = 16個方形子區域（見圖）。對於這些子區域中的每一個，計算描述符4的值，得到i=[1:16]的4-dim矢量vi=[a1i,a2i,a3i,a4i]（參見該論文或here以理解這些值是什麼）。因此，描述符的最終矢量一個接一個地累加這16個4-dim矢量的值。因此，描述符導致一個具有16 * 4 = 64-dim向量。總結：每個關鍵點都由一個64向量來描述。該矢量中的每4個值描述關鍵點附近的16個子區域中的一個。（這也可以是128的擴展版本SURF-128）

enter image description here

所以，如果在整體C++代碼看，該函數的輸入是從物體只是一個描述符（一個關鍵點）（d1）和圖像中的一個描述符（d2）。基本上，比較是在2個64-dim矢量之間進行的（或者在擴展版本的情況下是128個）。斷言矢量的長度應該是4的倍數，證實這些描述符是由一個接一個附加的4-dim矢量形成的。

爲了識別對象的關鍵點是否與圖像的關鍵點相似，可以比較它們周圍的相同子區域。出於這個原因，每4個值進行比較（他們的差異/距離計算），總成本增加（根據他們的不同）。如果總成本大於閾值（最好），那麼沒有理由繼續進行比較，這些點不相似！

我希望這可以幫助，我沒有更多地迷惑你！

來源

2016-03-03 10:44:03 GStav

OpenCV SURF描述符匹配

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