Revisiting the VLAD image representation c++ 实现
时间: 2024-04-16 12:29:14 浏览: 30
VLAD(Vector of Locally Aggregated Descriptors)是一种图像表示方法,常用于图像检索和计算机视觉任务中。它通过聚合局部特征描述符来生成图像的紧凑表示。
以下是一个简单的C++实现示例,展示了如何实现VLAD图像表示:
```cpp
#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;
}
// 计算VLAD图像表示
cv::Mat computeVLAD(const std::vector<cv::Mat>& descriptors, const cv::Mat& visualWords) {
int descriptorSize = descriptors[0].cols;
cv::Mat vlad(visualWords.rows, descriptorSize, CV_32F, cv::Scalar(0));
for (const cv::Mat& descriptor : descriptors) {
// 找到每个描述符最近的视觉词
cv::Mat difference = visualWords - descriptor;
cv::Mat distances;
cv::reduce(difference.mul(difference), distances, 1, cv::REDUCE_SUM);
cv::Point minLoc;
cv::minMaxLoc(distances, nullptr, nullptr, &minLoc);
// 计算每个视觉词的残差
cv::Mat residual = descriptor - visualWords.row(minLoc.y);
// 更新VLAD表示
for (int i = 0; i < descriptorSize; i++) {
vlad.at<float>(minLoc.y, i) += residual.at<float>(0, i);
}
}
// 归一化VLAD表示
cv::normalize(vlad, vlad, 1.0, 0.0, cv::NORM_L2);
return vlad;
}
int main() {
// 假设有一组局部特征描述符(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);
// 计算VLAD图像表示
cv::Mat vlad = computeVLAD(descriptors, visualWords);
// 输出VLAD表示结果
std::cout << "VLAD Representation:\n" << vlad << std::endl;
return 0;
}
```
在这个示例中,`descriptors`是一组局部特征描述符,每个描述符用一个`cv::Mat`对象表示。首先,使用K-means聚类算法将所有描述符聚类成`numClusters`个视觉词汇,并得到`visualWords`矩阵。然后,根据每个描述符找到最近的视觉词,并计算每个视觉词的残差。将残差累加到VLAD表示中,并进行归一化处理。最后,输出VLAD图像表示结果。
请注意,这只是一个简单的VLAD图像表示的C++实现示例,供你参考。在实际应用中,你可能需要根据具体需求进行修改和扩展,例如使用更复杂的特征提取方法、改进聚类算法等。
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