Aggregating local descriptors into compact codes c++实现

将局部描述符聚合成紧凑的编码是一种常见的计算机视觉任务，用于图像检索和特征表示。一种常用的方法是使用词袋（Bag-of-Visual-Words）模型和聚类算法，如K-means，将局部描述符映射到视觉词汇中，并将其聚合为紧凑的编码。

以下是一个简单的C++实现示例，展示了如何将局部描述符聚合成紧凑的编码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>

// 聚类算法（这里使用K-means）
cv::Mat kmeansClustering(const std::vector<cv::Mat>& descriptors, int numClusters) {
    cv::Mat allDescriptors;
    for (const cv::Mat& descriptor : descriptors) {
        allDescriptors.push_back(descriptor);
    }

    cv::Mat labels, centers;
    cv::TermCriteria criteria(cv::TermCriteria::EPS + cv::TermCriteria::MAX_ITER, 100, 0.01);
    cv::kmeans(allDescriptors, numClusters, labels, criteria, 1, cv::KMEANS_PP_CENTERS, centers);

    return centers;
}

// 将局部描述符映射到视觉词汇并聚合为编码
cv::Mat aggregateDescriptors(const std::vector<cv::Mat>& descriptors, const cv::Mat& visualWords) {
    cv::Mat encoding(descriptors.size(), visualWords.rows, CV_32F, cv::Scalar(0));

    for (int i = 0; i < descriptors.size(); i++) {
        const cv::Mat& descriptor = descriptors[i];

        for (int j = 0; j < descriptor.rows; j++) {
            const cv::Mat& row = descriptor.row(j);

            cv::Mat difference = visualWords - row;
            cv::Mat distances;
            cv::reduce(difference.mul(difference), distances, 1, cv::REDUCE_SUM);

            cv::Point minLoc;
            cv::minMaxLoc(distances, nullptr, nullptr, &minLoc);

            encoding.at<float>(i, minLoc.x) += 1;
        }
    }

    return encoding;
}

int main() {
    // 假设有一组局部描述符（使用OpenCV的Mat表示）
    std::vector<cv::Mat> descriptors = {
        (cv::Mat_<float>(1, 128) << /* descriptor values */ ),
        (cv::Mat_<float>(1, 128) << /* descriptor values */ ),
        (cv::Mat_<float>(1, 128) << /* descriptor values */ ),
        // ...
    };

    // 聚类算法，得到视觉词汇
    int numClusters = 100;
    cv::Mat visualWords = kmeansClustering(descriptors, numClusters);

    // 将局部描述符聚合为编码
    cv::Mat encoding = aggregateDescriptors(descriptors, visualWords);

    // 输出编码结果
    std::cout << "Encoding:\n" << encoding << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例中，`descriptors`是一组局部描述符，每个描述符用一个`cv::Mat`对象表示。`kmeansClustering`函数使用K-means聚类算法将所有描述符聚类成`numClusters`个视觉词汇，并返回聚类中心。`aggregateDescriptors`函数将每个描述符映射到最近的视觉词汇，并聚合为紧凑的编码。最后，我们输出了聚合后的编码结果。

请注意，这只是一个简单的局部描述符聚合的C++实现示例，供你参考。在实际应用中，你可能需要根据具体的需求进行修改和扩展，例如使用更复杂的局部描述符提取方法、改进聚类算法等。