flann 二进制描述符匹配
时间: 2024-04-07 10:32:19 浏览: 29
FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)是一种快速的近似最近邻搜索算法,常用于计算机视觉中的图像匹配。二进制描述符匹配是指使用二进制描述符来进行图像匹配,比如使用ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)算法生成的二进制描述符。在FLANN中,可以使用二进制描述符作为输入数据,然后通过构建kd树或者kmeans树来进行最近邻搜索。在匹配时,可以使用汉明距离(Hamming distance)来度量两个二进制描述符之间的相似度。通过FLANN的近似最近邻搜索,可以在较短的时间内找到最相似的二进制描述符,从而实现快速的图像匹配。
相关问题
这是对二进制描述子吗
不好意思,我的回答有误。对于二进制描述子,我们不能直接使用KdTree进行最近邻搜索,因为KdTree是基于距离度量的搜索方法,而二进制描述子是离散的,无法进行距离计算。
对于二进制描述子,我们需要使用一些特殊的方法来进行最近邻搜索,例如汉明距离(Hamming distance)或海明距离(Hemming distance)。汉明距离是两个二进制序列不同位的数量,海明距离是两个二进制序列不同位的比例。
在PCL中,可以使用FLANN库的LshIndex或CompositeIndex来实现二进制描述子的最近邻搜索,这些方法使用哈希技术来加速搜索。以下是一个使用LshIndex进行二进制描述子匹配的示例代码:
```cpp
pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr source_descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>());
pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr target_descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>());
// 假设已经将源点云和目标点云的SHOT352描述子计算并存储在source_descriptors和target_descriptors中
// 构建LshIndex
pcl::search::LshIndex<pcl::SHOT352> lsh_index;
lsh_index.setInputCloud(target_descriptors);
lsh_index.buildIndex();
// 对每个源点云的描述子进行最近邻搜索
std::vector<int> nn_indices(1);
std::vector<float> nn_dists(1);
for (int i = 0; i < source_descriptors->size(); ++i) {
lsh_index.nearestKSearch(*source_descriptors, i, 1, nn_indices, nn_dists);
// nn_indices[0]即为第i个源点云描述子的最近邻在目标点云描述子中的索引
// 可以根据nn_dists[0]来进行匹配筛选
}
```
在上述代码中,我们首先构建了一个LshIndex,并将目标点云的SHOT352描述子作为其输入云。然后,我们使用nearestKSearch()方法对每个源点云的描述子进行最近邻搜索,搜索结果保存在nn_indices和nn_dists中,其中nn_indices[0]即为第i个源点云描述子的最近邻在目标点云描述子中的索引。可以根据nn_dists[0]来进行匹配筛选,例如只有当最近邻的距离小于某个阈值时,才认为两个描述子匹配。
这个是对二进制描述子吗
不好意思,我的回答还是有误。在PCL中,对于二进制描述子,我们可以使用FLANN库的LshIndex或CompositeIndex来实现最近邻搜索。这些方法使用哈希技术来加速搜索,而不是直接计算距离。
以下是一个使用LshIndex进行二进制描述子匹配的示例代码:
```cpp
pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr source_descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>());
pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>::Ptr target_descriptors(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT352>());
// 假设已经将源点云和目标点云的SHOT352描述子计算并存储在source_descriptors和target_descriptors中
// 构建LshIndex
pcl::search::LshIndex<pcl::SHOT352> lsh_index;
lsh_index.setInputCloud(target_descriptors);
lsh_index.buildIndex();
// 对每个源点云的描述子进行最近邻搜索
std::vector<int> nn_indices(1);
std::vector<float> nn_dists(1);
for (int i = 0; i < source_descriptors->size(); ++i) {
lsh_index.nearestKSearch(*source_descriptors, i, 1, nn_indices, nn_dists);
// nn_indices[0]即为第i个源点云描述子的最近邻在目标点云描述子中的索引
// 可以根据nn_dists[0]来进行匹配筛选
}
```
其中,我们首先构建了一个LshIndex,并将目标点云的SHOT352描述子作为其输入云。然后,我们使用LshIndex的nearestKSearch()方法对每个源点云的描述子进行最近邻搜索,搜索结果保存在nn_indices和nn_dists中,其中nn_indices[0]即为第i个源点云描述子的最近邻在目标点云描述子中的索引。可以根据nn_dists[0]来进行匹配筛选,例如只有当最近邻的距离小于某个阈值时,才认为两个描述子匹配。
需要注意的是,二进制描述子的匹配效果可能不如其它类型的描述子,因为二进制描述子容易受到局部噪声和变形的影响,所以在实际应用中需要根据具体情况进行选择。
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