Question

有没有人碰巧知道为什么OpenCV 2 DescriptorMatcher::radiusMatch()和knnMatch()会占用vector<vector<DMatch>>& matches？我有点困惑为什么它不仅仅是一个矢量，因为它只是场景中与训练图像相对应的单个点阵，对吧？

我有这样的事情：

void getMatchingPoints(
    const vector<vector<cv::DMatch> >& matches,
    const vector<cv::KeyPoint>& keyPtsTemplates,
    const vector<cv::KeyPoint>& keyPtsScene,
    vector<Vec2f>& ptsTemplate,
    vector<Vec2f>& ptsScene
    )
{
    ptsTemplate.clear();
    ptsScene.clear();

    for (size_t k = 0; k < matches.size(); k++)
    {
        for (size_t i = 0; i < matches[k].size(); i++)
        {
            const cv::DMatch& match = matches[k][i];
            ptsScene.push_back(fromOcv(keyPtsScene[match.queryIdx].pt));
            ptsTemplate.push_back(fromOcv(keyPtsTemplates[match.trainIdx].pt));
        }
    }
}

但我对如何实际映射大约有点困惑。一旦我将它们全部放在ptsScene中，该对象的位置。当我绘制它们时，这些点似乎散落在我身上，所以我想我错过了嵌套向量所代表的内容。

Answer 1

knnMatch函数将返回k最近邻居匹配，即如果您在这种情况下调用knnMatch(queryDescriptors, trainDescriptors, matchesQueryToTrain, 3) k=3，那么对于每个训练点，它将会从查询集中找到3个最佳匹配。

就vector<vector<DMatch>>而言，这意味着外vector是每个查询 - ＆gt;列车匹配的向量，内vector是k的向量1}}最近的匹配。

在this其他问题中，如何使用这些k匹配以及交叉检查方法有很好的例子。

如果你想要简单的1-1匹配，那么你可以调用k = 1的knnMatch，它将返回一个大小为1的内部向量，或者只调用match，它以{{1}的形式输出匹配没有第二个向量。

OpenCV DescriptorMatcher radiusMatch和knnMatch结果格式

1 个答案: