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  • 开源词袋模型DBow3原理&源码(二)ORB特征的保存和读取

    util里提供了create_voc_step0用于批量生成features并保存,create_voc_step1读入features再生成聚类中心,比较适合大量语料库聚类中心的生成。

    提取一张图的特征如下:

    第一行是文件头,分别用32bit表示特征来自几张图(1)、特征描述子长度(128bit,=32B), 特征长度(89), 特征类型(cv8u)

     ./utils/create_voc_step0 orb fea0 zs00.jpg
    Extracting   features...
    reading image: zs00.jpg
    extracting features
    [ INFO:0] Initialize OpenCL runtime...
    done detecting features
    f.size = 1
    f.cols = 32
    f.rows = 89
    f.type = 0

    那么一个特征就是89行*32列的cv::Mat, 这样的特征在调voc.transform生成词向量之前需要先拉长成(32列*1行)的89维vector,像这样:

    std::vector<cv::Mat> vf(features.rows);  //改成这种格式才能用voc.transform

    打印结果:

    feature size: rows = 89 ; cols = 32
    the 0th of vf: [32 x 1]
    the 1th of vf: [32 x 1]
    the 2th of vf: [32 x 1]
    the 3th of vf: [32 x 1]
    the 4th of vf: [32 x 1]
    the 5th of vf: [32 x 1]
    the 6th of vf: [32 x 1]
    the 7th of vf: [32 x 1]
    the 8th of vf: [32 x 1]

    queryL1:

    对每个entryId, 从word的权值和entryId权值中找里原点最近的,累加程序里的实现是

    累加|qvalue-dvalue|-|qvalue|-|dvalue|,最后加负号/2即可

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/zhengmeisong/p/8525083.html
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