这个距离适合二值化向量吗
时间: 2024-05-10 07:02:58 浏览: 12
这个距离0.05是适合用于SHOT352描述符的距离范围,而不是针对二进制向量的。对于二进制向量,通常使用汉明距离(Hamming Distance)来度量两个向量之间的相似度。汉明距离是两个等长字符串在对应位置上不同的字符的个数,即两个二进制向量之间不同位的数量。因此,在使用二进制向量进行匹配时,应该使用适当的距离度量方式,比如汉明距离。
相关问题
FLANN可以直接对二值化描述子进行处理吗
是的,FLANN可以直接对二值化描述子进行处理。FLANN是一个通用的最近邻搜索库,可以处理各种类型的向量数据,包括二进制描述子。
在使用FLANN进行二值化描述子匹配时,我们需要将二值化描述子转换为一个长整型的数组,然后将其作为FLANN索引的输入。在搜索最近邻时,FLANN会计算输入描述子与索引中所有描述子之间的距离,并返回距离最近的描述子的索引。由于二值化描述子只包含0和1两种取值,因此可以使用汉明距离(Hamming Distance)作为距离度量来计算描述子之间的距离,即计算两个二进制码之间不同位的个数。
需要注意的是,在使用FLANN进行二值化描述子匹配时,由于二进制码只包含0和1两种取值,因此不能使用欧氏距离等连续型距离度量来计算描述子之间的距离,否则会得到错误的结果。
MATLAB 视频测平面移动距离 图像二值化 特征点提取 代码实现
以下是基于 MATLAB 的视频测平面移动距离、图像二值化和特征点提取的代码实现:
1. 视频读取和显示
```matlab
% 读取视频
v = VideoReader('video.mp4');
% 显示第一帧
frame = readFrame(v);
imshow(frame);
```
2. 图像二值化
```matlab
% 将图像转换为灰度图
gray_frame = rgb2gray(frame);
% 图像二值化
threshold = graythresh(gray_frame);
bw_frame = imbinarize(gray_frame, threshold);
imshow(bw_frame);
```
3. 特征点提取
```matlab
% 使用 SURF 算法提取特征点和特征描述符
points = detectSURFFeatures(gray_frame);
[features,valid_points] = extractFeatures(gray_frame,points);
% 可视化特征点
imshow(gray_frame); hold on;
plot(valid_points.selectStrongest(50),'showOrientation',true);
```
4. 平面移动距离测量
```matlab
% 循环读取视频帧
while hasFrame(v)
% 读取一帧
frame = readFrame(v);
gray_frame = rgb2gray(frame);
% 计算当前帧与上一帧的光流向量
flow = estimateFlow(opticFlow, gray_frame);
dx = mean(flow.Vx(:));
dy = mean(flow.Vy(:));
% 计算平面移动距离
distance = sqrt(dx^2 + dy^2);
total_distance = total_distance + distance;
% 显示当前帧和移动距离
imshow(frame);
title(sprintf('Total distance: %.2f', total_distance));
drawnow;
% 更新上一帧图像
prev_gray_frame = gray_frame;
end
```
完整代码参考:
```matlab
% 读取视频
v = VideoReader('video.mp4');
% 显示第一帧
frame = readFrame(v);
imshow(frame);
% 将第一帧转换为灰度图
gray_frame = rgb2gray(frame);
% 创建光流估计器
opticFlow = opticalFlowLK;
% 初始化平面移动距离
total_distance = 0;
% 循环读取视频帧
while hasFrame(v)
% 读取一帧
frame = readFrame(v);
gray_frame = rgb2gray(frame);
% 计算当前帧与上一帧的光流向量
flow = estimateFlow(opticFlow, gray_frame);
dx = mean(flow.Vx(:));
dy = mean(flow.Vy(:));
% 计算平面移动距离
distance = sqrt(dx^2 + dy^2);
total_distance = total_distance + distance;
% 显示当前帧和移动距离
imshow(frame);
title(sprintf('Total distance: %.2f', total_distance));
drawnow;
% 更新上一帧图像
prev_gray_frame = gray_frame;
end
% 使用 SURF 算法提取特征点和特征描述符
points = detectSURFFeatures(gray_frame);
[features,valid_points] = extractFeatures(gray_frame,points);
% 可视化特征点
imshow(gray_frame); hold on;
plot(valid_points.selectStrongest(50),'showOrientation',true);
% 图像二值化
threshold = graythresh(gray_frame);
bw_frame = imbinarize(gray_frame, threshold);
imshow(bw_frame);
```
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