匹配关键点描述符的抽象基类。更多...

#include <opencv2/cudafeatures2d.hpp>

cv::cuda::DescriptorMatcher 的协作图

公开成员函数
virtual void	add (const std::vector< GpuMat > &descriptors)=0
	将描述符添加到训练描述符集合。

virtual void	clear ()=0
	清除训练描述符集合。

virtual bool	empty () const =0
	如果集合中没有训练描述符则返回 true。

virtual const std::vector< GpuMat > &	getTrainDescriptors () const =0
	返回对训练描述符集合的常量链接。

virtual bool	isMaskSupported () const =0
	如果描述符匹配器支持掩码允许的匹配，则返回 true。

virtual void	knnMatch (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, int k, InputArray mask=noArray(), bool compactResult=false)=0
	从查询集中为每个描述符找到 k 个最佳匹配（阻塞版本）。

virtual void	knnMatch (InputArray queryDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, int k, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >(), bool compactResult=false)=0

virtual void	knnMatchAsync (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, OutputArray matches, int k, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())=0
	从查询集中为每个描述符找到 k 个最佳匹配（异步版本）。

virtual void	knnMatchAsync (InputArray queryDescriptors, OutputArray matches, int k, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >(), Stream &stream=Stream::Null())=0

virtual void	knnMatchConvert (InputArray gpu_matches, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, bool compactResult=false)=0
	将匹配数组从内部表示转换为标准匹配向量。

virtual void	match (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, std::vector< DMatch > &matches, InputArray mask=noArray())=0
	从查询集中为每个描述符查找最佳匹配（阻塞版本）。

virtual void	match (InputArray queryDescriptors, std::vector< DMatch > &matches, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >())=0

virtual void	matchAsync (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, OutputArray matches, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())=0
	从查询集中为每个描述符查找最佳匹配（异步版本）。

virtual void	matchAsync (InputArray queryDescriptors, OutputArray matches, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >(), Stream &stream=Stream::Null())=0

virtual void	matchConvert (InputArray gpu_matches, std::vector< DMatch > &matches)=0
	将匹配数组从内部表示转换为标准匹配向量。

virtual void	radiusMatch (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, float maxDistance, InputArray mask=noArray(), bool compactResult=false)=0
	对于每个查询描述符，找到不超过指定距离的训练描述符（阻塞版本）。

virtual void	radiusMatch (InputArray queryDescriptors, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, float maxDistance, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >(), bool compactResult=false)=0

virtual void	radiusMatchAsync (InputArray queryDescriptors, InputArray trainDescriptors, OutputArray matches, float maxDistance, InputArray mask=noArray(), Stream &stream=Stream::Null())=0
	对于每个查询描述符，找到训练描述符，这些描述符与指定距离不符（异步版本）。

virtual void	radiusMatchAsync (InputArray queryDescriptors, OutputArray matches, float maxDistance, const std::vector< GpuMat > &masks=std::vector< GpuMat >(), Stream &stream=Stream::Null

virtual void	radiusMatchConvert (InputArray gpu_matches, std::vector< std::vector< DMatch > > &matches, bool compactResult=false)=0
	将匹配数组从内部表示转换为标准匹配向量。

virtual void	训练 ()=0
	训练描述符匹配器。

从 cv::Algorithm 继承的公开成员函数
	算法 ()

虚函数	~Algorithm ()

virtual String	getDefaultName () const

virtual void	read (const FileNode &fn)
	从文件存储中读取算法参数。

virtual void	save (const String &filename) const

void	write (const FileStorage &fs, const String &name=String()) const

virtual void	write (FileStorage &fs) const
	将算法参数存储到文件存储中。

void	write (FileStorage &fs, const String &name) const

静态公开成员函数
static Ptr< cuda::DescriptorMatcher >	createBFMatcher (int normType=cv::NORM_L2)
	暴力描述符匹配器。

从 cv::Algorithm 继承的静态公开成员函数
template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	load (const String &filename, const String &objname=String())
	从文件中加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	从字符串加载 (const String &strModel, const String &objname=String())
	从字符串中加载算法。

template<typename _Tp >
static Ptr< _Tp >	读取 (const FileNode &fn)
	从文件节点读取算法。

其他继承成员
从 cv::Algorithm 继承的保护成员函数
void	writeFormat (FileStorage &fs) const

详细描述

用于配对关键点描述符的抽象基类。

具有两套配对方法：用于匹配图像与另一图像或图像集中的图像的描述符。

成员函数文档

◆ add()

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::add ( const std::vector< GpuMat > & descriptors )

纯虚的

将描述符添加到训练描述符集合。

如果集合不为空，则新描述符将添加到现有的训练描述符中。

参数

descriptors 要添加的描述符。每个 descriptors[i] 都是从相同的训练图像中得到的描述符集。

◆ clear()

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::clear ( )

纯虚的

清除训练描述符集合。

重自 cv::Algorithm.

◆ createBFMatcher()

static Ptr< cuda::DescriptorMatcher > cv::cuda::DescriptorMatcher::createBFMatcher ( int normType = cv::NORM_L2 )

static

暴力描述符匹配器。

对于第一组中的每个描述符，这个匹配器通过尝试每个描述符来在第二组中找到最近的描述符。此描述符匹配器支持掩码允许的描述符集的匹配。

参数

normType 之一 NORM_L1, NORM_L2, NORM_HAMMING。L1 和 L2 范数是 SIFT 和 SURF 描述符的优选选择，应该用 NORM_HAMMING 与 ORB、BRISK 和 BRIEF 一同使用。

◆ empty()

virtual bool cv::cuda::DescriptorMatcher::empty ( ) const

纯虚的

如果集合中没有训练描述符则返回 true。

重自 cv::Algorithm.

◆ getTrainDescriptors()

virtual const std::vector< GpuMat > & cv::cuda::DescriptorMatcher::getTrainDescriptors ( ) const

纯虚的

返回对训练描述符集合的常量链接。

◆ isMaskSupported()

virtual bool cv::cuda::DescriptorMatcher::isMaskSupported ( ) const

纯虚的

如果描述符匹配器支持掩码允许的匹配，则返回 true。

◆ knnMatch() [1/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatch	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		int	k,
		InputArray	mask = `noArray()`,
		bool	compactResult = `false`
	)

纯虚的

从查询集中为每个描述符找到 k 个最佳匹配（阻塞版本）。

参数

queryDescriptors	查询描述符集。
trainDescriptors	训练描述符集。此集不会添加到类对象中存储的训练描述符集合中。
matches	匹配项。每个matches[i]是与相同查询描述符的k个或更少的匹配项。
k	每个查询描述符或更少（如果一个查询描述符的总匹配项少于k）的最佳匹配项的计数。
掩码	指定输入查询和描述符的类别之间的可匹配范围的掩码。
compactResult	当掩码（或多个掩码）不为空时使用的参数。如果compactResult为false，则匹配向量与queryDescriptors行具有相同的大小。如果compactResult为true，则匹配向量不包含完全掩码查询描述符的匹配项。

这些扩展变体的DescriptorMatcher::match方法为每个查询描述符找到几个最佳匹配项。匹配项以距离增加的顺序返回。有关查询和训练描述符的详细信息，请参阅DescriptorMatcher::match。

以下是此函数的调用图

◆ knnMatch() [2/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatch	(	InputArray	queryDescriptors,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		int	k,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = `std::vector< GpuMat >()`,
		bool	compactResult = `false`
	)

纯虚的

这是一个方便的重载成员函数，它只与上述函数在接受的参数方面不同。

◆ knnMatchAsync() [1/2]

虚函数 cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		OutputArray	matches,
		int	k,
		InputArray	mask = `noArray()`,
		Stream &	stream = `Stream::Null()`
	)

纯虚的

从查询集中为每个描述符找到 k 个最佳匹配（异步版本）。

参数

queryDescriptors	查询描述符集。
trainDescriptors	训练描述符集。此集不会添加到类对象中存储的训练描述符集合中。
matches	存储在GPU内存中的匹配数组和。内部表示未定义。使用DescriptorMatcher::knnMatchConvert方法检索标准表示形式的结果。
k	每个查询描述符或更少（如果一个查询描述符的总匹配项少于k）的最佳匹配项的计数。
掩码	指定输入查询和描述符的类别之间的可匹配范围的掩码。
stream	CUDA流。

这些扩展变体的DescriptorMatcher::matchAsync方法为每个查询描述符找到几个最佳匹配项。匹配项以距离增加的顺序返回。有关查询和训练描述符的详细信息，请参阅DescriptorMatcher::matchAsync。

以下是此函数的调用图

◆ knnMatchAsync() [2/2]

虚函数 cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		OutputArray	matches,
		int	k,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = `std::vector< GpuMat >()`,
		Stream &	stream = `Stream::Null()`
	)

纯虚的

这是一个方便的重载成员函数，它只与上述函数在接受的参数方面不同。

◆ knnMatchConvert()

虚函数 cv::cuda::DescriptorMatcher::knnMatchConvert	(	InputArray	gpu_matches,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		bool	compactResult = `false`
	)

纯虚的

将匹配数组从内部表示转换为标准匹配向量。

该方法应与DescriptorMatcher::knnMatchAsync一起使用以获取最终结果。仅在DescriptorMatcher::knnMatchAsync完成后调用此方法（即同步后）。

参数

gpu_matches	来自DescriptorMatcher::knnMatchAsync的匹配项。
matches	DMatch对象向量。
compactResult	当掩码（或多个掩码）不为空时使用的参数。如果compactResult为false，则匹配向量与queryDescriptors行具有相同的大小。如果compactResult为true，则匹配向量不包含完全掩码查询描述符的匹配项。

◆ match() [1/2]

虚函数 cv::cuda::DescriptorMatcher::match	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		std::vector< DMatch > &	matches,
		InputArray	mask = `noArray()`
	)

纯虚的

从查询集中为每个描述符查找最佳匹配（阻塞版本）。

参数

queryDescriptors	查询描述符集。
trainDescriptors	训练描述符集。此集不会添加到类对象中存储的训练描述符集合中。
matches	匹配项。如果在掩码中屏蔽了查询描述符，则不会为此描述符添加匹配项。因此，匹配项的大小可能小于查询描述符的数量。
掩码	指定输入查询和描述符的类别之间的可匹配范围的掩码。

该方法的第一种变体中，训练描述符被作为输入参数传递。在方法第二种变体中，使用通过DescriptorMatcher::add设置的训练描述符集合。可以通过可选的掩码（或掩码集合）指定哪些查询和训练描述符可以进行匹配。具体来说，只有当mask.at(i,j)非零时，queryDescriptors[i]才能与trainDescriptors[j]匹配。

以下是此函数的调用图

◆ match() [2/2]

虚函数 cv::cuda::DescriptorMatcher::match	(	InputArray	queryDescriptors,
		std::vector< DMatch > &	matches,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = `std::vector< GpuMat >()`
	)

纯虚的

这是一个方便的重载成员函数，它只与上述函数在接受的参数方面不同。

◆ matchAsync() [1/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::matchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		OutputArray	matches,
		InputArray	mask = `noArray()`,
		Stream &	stream = `Stream::Null()`
	)

纯虚的

从查询集中为每个描述符查找最佳匹配（异步版本）。

参数

queryDescriptors	查询描述符集。
trainDescriptors	训练描述符集。此集不会添加到类对象中存储的训练描述符集合中。
matches	存储在GPU内存中的匹配数组。内部表示不分定义。使用DescriptorMatcher::matchConvert方法检索结果的标准表示。
掩码	指定输入查询和描述符的类别之间的可匹配范围的掩码。
stream	CUDA流。

该方法的第一种变体中，训练描述符被作为输入参数传递。在方法第二种变体中，使用通过DescriptorMatcher::add设置的训练描述符集合。可以通过可选的掩码（或掩码集合）指定哪些查询和训练描述符可以进行匹配。具体来说，只有当mask.at(i,j)非零时，queryDescriptors[i]才能与trainDescriptors[j]匹配。

以下是此函数的调用图

◆ matchAsync() [2/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::matchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		OutputArray	matches,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = `std::vector< GpuMat >()`,
		Stream &	stream = `Stream::Null()`
	)

纯虚的

这是一个方便的重载成员函数，它只与上述函数在接受的参数方面不同。

◆ matchConvert()

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::matchConvert	(	InputArray	gpu_matches,
		std::vector< DMatch > &	matches
	)

纯虚的

将匹配数组从内部表示转换为标准匹配向量。

该方法应与DescriptorMatcher::matchAsync一起使用以获取最终结果。仅在DescriptorMatcher::matchAsync完成后（即同步后）调用此方法。

参数

gpu_matches	从DescriptorMatcher::matchAsync返回的匹配项。
matches	DMatch对象向量。

◆ radiusMatch() [1/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::radiusMatch	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		float& nbsp;	maxDistance,
		InputArray	mask = `noArray()`,
		bool	compactResult = `false`
	)

纯虚的

对于每个查询描述符，找到不超过指定距离的训练描述符（阻塞版本）。

参数

queryDescriptors	查询描述符集。
trainDescriptors	训练描述符集。此集不会添加到类对象中存储的训练描述符集合中。
matches	找到的匹配项。
maxDistance	匹配描述符之间距离的阈值。这里的距离指的是度量距离（例如Hamming距离），而不是坐标之间的距离（以像素为单位）！
掩码	指定输入查询和描述符的类别之间的可匹配范围的掩码。
compactResult	当掩码（或多个掩码）不为空时使用的参数。如果compactResult为false，则匹配向量与queryDescriptors行具有相同的大小。如果compactResult为true，则匹配向量不包含完全掩码查询描述符的匹配项。

对于每个查询描述符，该方法会找出与其距离等于或小于maxDistance的训练描述符。找到的匹配项以距离递增的顺序返回。

以下是此函数的调用图

◆ radiusMatch() [2/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::radiusMatch	(	InputArray	queryDescriptors,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		float& nbsp;	maxDistance,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = `std::vector< GpuMat >()`,
		bool	compactResult = `false`
	)

纯虚的

这是一个方便的重载成员函数，它只与上述函数在接受的参数方面不同。

◆ radiusMatchAsync() [1/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::radiusMatchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		InputArray	trainDescriptors,
		OutputArray	matches,
		float& nbsp;	maxDistance,
		InputArray	mask = `noArray()`,
		Stream &	stream = `Stream::Null()`
	)

纯虚的

对于每个查询描述符，找到训练描述符，这些描述符与指定距离不符（异步版本）。

参数

queryDescriptors	查询描述符集。
trainDescriptors	训练描述符集。此集不会添加到类对象中存储的训练描述符集合中。
matches	存储在GPU内存中的匹配数组。内部表示不分定义。使用DescriptorMatcher::radiusMatchConvert方法检索结果的标准表示。
maxDistance	匹配描述符之间距离的阈值。这里的距离指的是度量距离（例如Hamming距离），而不是坐标之间的距离（以像素为单位）！
掩码	指定输入查询和描述符的类别之间的可匹配范围的掩码。
stream	CUDA流。

对于每个查询描述符，该方法会找出与其距离等于或小于maxDistance的训练描述符。找到的匹配项以距离递增的顺序返回。

以下是此函数的调用图

◆ radiusMatchAsync() [2/2]

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::radiusMatchAsync	(	InputArray	queryDescriptors,
		OutputArray	matches,
		float& nbsp;	maxDistance,
		const std::vector< GpuMat > &	masks = `std::vector< GpuMat >()`,
		Stream &	stream = `Stream::Null()`
	)

纯虚的

这是一个方便的重载成员函数，它只与上述函数在接受的参数方面不同。

◆ radiusMatchConvert()

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::radiusMatchConvert	(	InputArray	gpu_matches,
		std::vector< std::vector< DMatch > > &	matches,
		bool	compactResult = `false`
	)

纯虚的

将匹配数组从内部表示转换为标准匹配向量。

该方法应与DescriptorMatcher::radiusMatchAsync一起使用以获取最终结果。仅在DescriptorMatcher::radiusMatchAsync完成后（即同步后）调用此方法。

参数

gpu_matches	匹配项，来自 DescriptorMatcher::radiusMatchAsync。
matches	DMatch对象向量。
compactResult	当掩码（或多个掩码）不为空时使用的参数。如果compactResult为false，则匹配向量与queryDescriptors行具有相同的大小。如果compactResult为true，则匹配向量不包含完全掩码查询描述符的匹配项。

◆ train()

virtual void cv::cuda::DescriptorMatcher::train ( )

纯虚的

训练描述符匹配器。

训练描述符匹配器（例如，Flann索引）。在所有匹配方法中，都会在匹配前运行train()方法。

此类的文档是从以下文件生成的

opencv2/cudafeatures2d.hpp

公开成员函数

静态公开成员函数

其他继承成员

详细描述

成员函数文档

◆ add()

◆ clear()

◆ createBFMatcher()

◆ empty()

◆ getTrainDescriptors()

◆ isMaskSupported()

◆ knnMatch() [1/2]

◆ knnMatch() [2/2]

◆ knnMatchAsync() [1/2]

◆ knnMatchAsync() [2/2]

◆ knnMatchConvert()

◆ match() [1/2]

◆ match() [2/2]

◆ matchAsync() [1/2]

◆ matchAsync() [2/2]

◆ matchConvert()

◆ radiusMatch() [1/2]

◆ radiusMatch() [2/2]

◆ radiusMatchAsync() [1/2]

◆ radiusMatchAsync() [2/2]

◆ radiusMatchConvert()

◆ train()