detector->detect ( img_1,keypoints_1 );解释c++语句

这是一个使用 OpenCV 库进行特征点检测的示例代码。以下是对这个代码语句的解释：

detector->detect(img_1, keypoints_1);

这行代码使用了一个指向 FeatureDetector 类型对象的指针 detector，调用了 detect 函数来在输入图像 img_1 中检测特征点，并将检测结果存储在名为 keypoints_1 的 vector 容器中。

在这个代码语句中，detector 可以是任何继承自 FeatureDetector 类的特征检测器，例如 SIFT、SURF、ORB 等等。这里假设 detector 已经被初始化并设置好了其所需的参数，可以直接调用 detect 函数来进行特征点检测。

img_1 是输入的图像，可以是任何 OpenCV 支持的图像格式，例如 Mat、UMat 等。

keypoints_1 是存储检测结果的 vector 容器，其中每个元素都是一个 KeyPoint 结构体，表示检测到的一个特征点。函数执行完毕后，keypoints_1 中的元素个数就是检测到的特征点数目。

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list< cv::Point2f > keypoints; vector<cv::KeyPoint> kps; cv::Ptr<cv::FastFeatureDetector> detector = cv::FastFeatureDetector::create(); detector->detect(color, kps); for (auto kp : kps) keypoints.push_back(kp.pt); last_color = color;这段代码什么意思？

这段代码使用OpenCV库中的FAST特征检测器来检测输入图像color中的关键点。首先，声明了两个类型为cv::Point2f的变量keypoints和类型为std::vector<cv::KeyPoint>的变量kps。然后使用cv::FastFeatureDetector::create()创建了一个FAST特征检测器的指针detector。接下来，调用detector->detect(color, kps)来检测输入图像color中的特征点，并将检测到的特征点存储在kps中。最后，使用一个for循环将kps中的关键点的坐标（kp.pt）存储在keypoints中，并且将color赋值给last_color变量。