keypoint数据结构
公有属性
(float)angle:角度,表示关键点的方向,-1为初值。
(int)class_id:当要对图片进行分类时,我们可以用class_id对每个特征点进行区分,未设定时为-1,需要靠自己设定
(int)octave:代表是从金字塔哪一层提取的得到的数据。
(Point2f)pt:关键点的点坐标
(float)response:响应程度,代表该点强壮大小—response代表着该关键点how good,更确切的说,是该点角点的程度。
(float)size:该点直径的大小
公有成员函数
三个构造函数
KeyPoint () : 默认构造函数
KeyPoint (Point2f _pt, float _size, float _angle=-1, float _response=0, int _octave=0, int _class_id=-1)
参数
_pt : 关键点的x和y坐标
_size : 关键点直径
_angle : 关键点方向
_response:关键点上的关键点检测器响应(即关键点的强度)
_octave : 已检测到关键点的pyramid octave
_class_id: 关键点ID
KeyPoint (float x, float y, float _size, float _angle=-1, float _response=0, int _octave=0, int _class_id=-1)
参数
x : 关键点的x坐标
y : 关键点的y坐标
_size : 关键点直径
_angle : 关键点方向
_response:关键点上的关键点检测器响应(即关键点的强度)
_octave : 已检测到关键点的pyramid octave
_class_id: 关键点ID
size_t hash () const
静态公有成员函数
static void convert (const std::vector< KeyPoint > &keypoints, std::vector< Point2f > &points2f, const std::vector< int > &keypointIndexes=std::vector< int >())
此方法将关键点的矢量转换为点矢量或反向,其中每个关键点被指定相同的大小和相同的方向。
参数
keypoints : 从任何特征检测算法(如SIFT / SURF / ORB)获得的关键点
points2f : 每个关键点的(x,y)坐标数组
keypointIndexes : 要转换为点的关键点的索引数组。(像掩码一样只转换指定的关键点)
static void convert (const std::vector< Point2f > &points2f, std::vector< KeyPoint > &keypoints, float size=1, float response=1, int octave=0, int class_id=-1)
这是一个重载的成员函数,为方便起见而提供。它与上述函数的不同之处仅在于它接受的参数。
参数
points2f : 每个关键点的(x,y)坐标数组
keypoints : 从任何特征检测算法(如SIFT / SURF / ORB)获得的关键点
size : 关键点直径
response : 关键点上的关键点检测器响应(即关键点的强度)
octave : 已检测到关键点的pyramid octave
class_id : 关键点 id
static float overlap (const KeyPoint &kp1, const KeyPoint &kp2)
此方法计算关键点对的重叠。重叠是关键点区域交叉区域与关键点区域联合区域之间的比率(将关键点区域视为圆圈)。如果它们不重叠,我们就会得到零。如果它们在相同大小的相同位置重合,我们得到1。
参数
kp1 : First keypoint
kp2 : Second keypoint
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