二进制描述符的VLAD构建的c++代码

以下是一个使用C++实现二进制描述符的VL（Vector of Locally Aggregated Descriptors）构建的示例代码：

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

// 计算VLAD向量
cv::Mat computeVLAD(const std::vector<cv::Mat>& descriptors, const cv::Mat& centers) {
    int numDescriptors = descriptors.size();
    int numClusters = centers.rows;
    int descriptorSize = descriptors[0].cols;

    cv::Mat vladVector = cv::Mat::zeros(1, numClusters * descriptorSize, CV_32FC1);

    // 分配簇分配矩阵和簇中心矩阵
    cv::Mat assignments = cv::Mat::zeros(numDescriptors, 1, CV_32SC1);
    cv::Mat distances = cv::Mat::zeros(numDescriptors, numClusters, CV_32FC1);

    // 计算每个描述符到每个簇中心的距离
    for (int i = 0; i < numDescriptors; i++) {
        for (int j = 0; j < numClusters; j++) {
            distances.at<float>(i, j) = cv::norm(descriptors[i], centers.row(j), cv::NORM_L2);
        }
    }

    // 分配每个描述符到最近的簇中心
    for (int i = 0; i < numDescriptors; i++) {
        cv::Point minLoc;
        cv::minMaxLoc(distances.row(i), nullptr, nullptr, &minLoc);
        assignments.at<int>(i) = minLoc.x;
    }

    // 计算VLAD向量
    for (int i = 0; i < numDescriptors; i++) {
        cv::Mat residual = descriptors[i] - centers.row(assignments.at<int>(i));
        cv::Mat descriptorDiff = residual.reshape(0, 1);
        cv::Mat vladComponent = descriptorDiff.clone();
        vladComponent.convertTo(vladComponent, CV_32FC1);
        cv::normalize(vladComponent, vladComponent, 1.0, 0.0, cv::NORM_L2);
        vladVector += vladComponent;
    }

    // 归一化VLAD向量
    cv::normalize(vladVector, vladVector, 1.0, 0.0, cv::NORM_L2);

    return vladVector;
}

int main() {
    // 假设有一组二进制描述符和簇中心
    std::vector<cv::Mat> descriptors;
    cv::Mat centers;

    // 初始化描述符和簇中心
    // ...

    // 计算VLAD向量
    cv::Mat vladVector = computeVLAD(descriptors, centers);

    // 打印VLAD向量
    std::cout << "VLAD Vector: " << vladVector << std::endl;

    return 0;
}

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中需要根据具体的二进制描述符和簇中心的计算方法进行相应的修改和适配。