在OpenCV中与Flann匹配的功能

Question

我正在使用我自己的算法定义/提取关键点功能的图像搜索项目。最初，我仅提取了单个功能，并尝试使用cv2.flannbasedmatcher((尝试匹配，并且它效果很好，我已经实现了以下操作：

Here vec is 2-d list of float values of shape (10, )
Ex:
[[0.80000000000000004, 0.69999999999999996, 0.59999999999999998, 0.44444444444444448, 0.25, 0.0, 0.5, 2.0, 0, 2.9999999999999996]
[2.25, 2.666666666666667, 3.4999999999999996, 0, 2.5, 1.0, 0.5, 0.37499999999999994, 0.20000000000000001, 0.10000000000000001]
[2.25, 2.666666666666667, 3.4999999999999996, 0, 2.5, 1.0, 0.5, 0.37499999999999994, 0.20000000000000001, 0.10000000000000001]
[2.25, 2.666666666666667, 3.4999999999999996, 0, 2.5, 1.0, 0.5, 0.37499999999999994, 0.20000000000000001, 0.10000000000000001]]
vec1 = extractFeature(img1)
vec2 = extractFeature(img2)
q1 = np.asarray(vec1, dtype=np.float32)
q2 = np.asarray(vec2, dtype=np.float32)
FLANN_INDEX_KDTREE = 0
index_params = dict(algorithm = FLANN_INDEX_KDTREE, trees = 5)
search_params = dict(checks=50)   # or pass empty dictionary
flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params,search_params)
matches = flann.knnMatch(q1,q2,k=2)

但是现在，我还有一个针对每个关键点的功能描述符，而前一个则具有不同的长度。因此，现在我的功能描述符具有这样的形状：

[[[0.80000000000000004, 0.69999999999999996, 0.59999999999999998, 0.44444444444444448, 0.25, 0.0, 0.5, 2.0, 0, 2.9999999999999996],[2.06471330e-01,   1.59191645e-02,   9.17678759e-05, 1.32570314e-05,   4.58424252e-10,   1.66717250e-06,6.04810165e-11]
[[2.25, 2.666666666666667, 3.4999999999999996, 0, 2.5, 1.0, 0.5, 0.37499999999999994, 0.20000000000000001, 0.10000000000000001],[ 2.06471330e-01,   1.59191645e-02,   9.17678759e-05, 1.32570314e-05,   4.58424252e-10,   1.66717250e-06, 6.04810165e-11],
[[2.25, 2.666666666666667, 3.4999999999999996, 0, 2.5, 1.0, 0.5, 0.37499999999999994, 0.20000000000000001, 0.10000000000000001],[ 2.06471330e-01,   1.59191645e-02,   9.17678759e-05, 1.32570314e-05,   4.58424252e-10,   1.66717250e-06, 6.04810165e-11],
[[2.25, 2.666666666666667, 3.4999999999999996, 0, 2.5, 1.0, 0.5, 0.37499999999999994, 0.20000000000000001, 0.10000000000000001],[ 2.06471330e-01,   1.59191645e-02,   9.17678759e-05, 1.32570314e-05,  4.58424252e-10,   1.66717250e-06, 6.04810165e-11]]

现在，由于每个点的功能描述符是列表两个列表(描述符(，其长度为(10，7(，因此在这种情况下，我会遇到错误：

设置带有序列的数组元素。

将功能描述符转换为float数据类型的numpy数组：

q1 = np.asarray(vec1, dtype=np.float32)

我了解此错误的原因是列表的不同长度，所以我想知道实现相同的正确方法是什么？

Answer 1

您应该定义一个大小10+7=17的单个描述符。

以这种方式，空间描述符现在为17，您应该能够使用cv2.FlannBasedMatcher。

可以创建正确大小desc_glob = np.zeros((nb_pts,17))的全局描述符，然后手动填充它，或者找到一种python的方法。也许np.reshape((nb_pts,17))？

编辑：

要不支持一种描述符类型而不是另一个类型，您需要对描述符进行加权或标准化。这与计算与两个描述符的全局描述符距离相同：

dist(desc1，desc2(= dist(desc1a，desc2a( lambda * dist(desc1b，desc2b(