Matcher::Matcher(string code_file) # { N = 200; time.resize(10); nrof_matching = 0; codewords = NULL; description.push_back("minutiae similarity"); description.push_back("obtaining corr"); description.push_back("second order fast"); description.push_back("second order original"); dist_N = 50; table_dist.resize(dist_N*dist_N); max_nrof_templates = 0; int n = 0; for(int i=0;i<dist_N; ++i) { for(int j=i;j<dist_N;++j) { table_dist[i*dist_N+j] = sqrt((i*16.0)*(i*16.0) + (j*16.0)*(j*16.0)); table_dist[j*dist_N+i] = table_dist[i*dist_N+j]; } } // load code book ifstream is; is.open(code_file, ifstream::binary); // get length of file: is.seekg(0, ios::end); int length = is.tellg(); if( length<=0 ) { cout<<"codebook is empty!"<<endl; } is.seekg(0, ios::beg); nrof_subs = 0; nrof_clusters=0; sub_dim = 0; is.read(reinterpret_cast<char*>(&nrof_subs),sizeof(short)); is.read(reinterpret_cast<char*>(&nrof_clusters),sizeof(short)); is.read(reinterpret_cast<char*>(&sub_dim),sizeof(short)); int len = nrof_subs*nrof_clusters*sub_dim; if(len<=0) { cout<<"codebook is empty!"<<endl; } codewords = new float[len]; float *pword = codewords; for(int i=0;i<nrof_subs; ++i) { for(int j=0; j<nrof_clusters; ++j) { is.read(reinterpret_cast<char*>(pword),sizeof(float)*sub_dim); pword += sub_dim; } } }

时间: 2024-04-19 17:30:15 浏览: 197
7Z

fatal error: boostdesc_bgm.i: No such file or directory补充文件

这段代码是 `Matcher` 类的构造函数的实现。构造函数的作用是初始化类的成员变量,并加载一个二进制文件作为代码本。 构造函数的参数是一个字符串 `code_file`,表示要加载的二进制文件的路径。 以下是构造函数的具体实现: - `N = 200;`:将变量 `N` 的值设置为 200。 - `time.resize(10);`:将向量 `time` 的大小调整为 10。 - `nrof_matching = 0;`:将变量 `nrof_matching` 的值设置为 0。 - `codewords = NULL;`:将指针 `codewords` 的值设置为 `NULL`。 - `description.push_back("minutiae similarity");`:向向量 `description` 中添加字符串 "minutiae similarity"。 - `description.push_back("obtaining corr");`:向向量 `description` 中添加字符串 "obtaining corr"。 - `description.push_back("second order fast");`:向向量 `description` 中添加字符串 "second order fast"。 - `description.push_back("second order original");`:向向量 `description` 中添加字符串 "second order original"。 - `dist_N = 50;`:将变量 `dist_N` 的值设置为 50。 - `table_dist.resize(dist_N*dist_N);`:调整向量 `table_dist` 的大小为 `dist_N*dist_N`。 - `max_nrof_templates = 0;`:将变量 `max_nrof_templates` 的值设置为 0。 - 使用两个嵌套的循环来计算并填充 `table_dist` 向量中的值。 - 打开指定的二进制文件 `code_file`。 - 获取文件的长度。 - 如果文件长度小于等于0,则输出 "codebook is empty!"。 - 将文件指针设置回文件起始位置。 - 读取二进制文件中的数据,并将其存储到相应的变量中。 - 创建一个大小为 `len` 的浮点数数组 `codewords`,并将二进制文件中的数据存储到该数组中。 这段代码主要用于初始化 `Matcher` 类的成员变量,并从二进制文件中加载代码本。具体的数据加载和处理逻辑可能需要查看其他相关代码来理解。
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import cv2 # 读取两幅待处理的图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 对图像进行高斯模糊 img1 = cv2.GaussianBlur(img1, (5, 5), 0) img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (5, 5), 0) # 使用Shi-Tomasi算法检测特征点 corners1 = cv2.goodFeaturesToTrack(img1, 100, 0.01, 10) corners2 = cv2.goodFeaturesToTrack(img2, 100, 0.01, 10) # 对特征点进行亚像素定位 corners1 = cv2.cornerSubPix(img1, corners1, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) corners2 = cv2.cornerSubPix(img2, corners2, (5, 5), (-1, -1), criteria=(cv2.TERM_CRITERIA_EPS + cv2.TERM_CRITERIA_MAX_ITER, 30, 0.001)) # 对特征点进行匹配 matcher = cv2.DescriptorMatcher_create(cv2.DESCRIPTOR_MATCHER_BRUTEFORCE_HAMMING) kps1, descs1 = sift.detectAndCompute(img1, None) kps2, descs2 = sift.detectAndCompute(img2, None) matches = matcher.match(descs1, descs2) # 使用RANSAC算法进行匹配点筛选 src_pts = np.float32([kps1[m.queryIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) dst_pts = np.float32([kps2[m.trainIdx].pt for m in matches]).reshape(-1, 1, 2) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) # 对图像进行配准和拼接 result = cv2.warpPerspective(img1, M, (img1.shape[1] + img2.shape[1], img1.shape[0])) result[0:img2.shape[0], 0:img2.shape[1]] = img2 # 显示结果 cv2.imshow('Result', result) cv2.waitKey() cv2.destroyAllWindows()改进这段代码使其输出特征点连线图和拼接图

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