DescriptorMatcher OpenCV train()

Question

Документация OpenCV упоминает функцию «train()» в дескриптореMatcher.

«виртуальная пустота резюме :: :: DescriptorMatcher CUDA :: Поезд()
чистых виртуальные

поезд дескриптор согласовань.

поезд дескриптор Matcher (например, индекс Flann). В все методы для соответствия, метод train() запускается каждый раз перед сопоставлением. "(docs)

Это все сказано там. Кто-нибудь знает, что он работает? Тем более, что DescriptorMatcher должен тренироваться. Короткий пример на некоторых языках ООП был бы потрясающим.

Вот ссылка на документацию:

http://docs.opencv.org/master/dd/dc5/classcv_1_1cuda_1_1DescriptorMatcher.html#ab220b434f827962455f430a12c65c074

Заранее спасибо

Answer 1

Вы можете увидеть код matchers here

Поезд дескриптор Сличитель (например, flann index). Во всех методах для сопоставления метод train() запускается каждый раз перед сопоставлением.

Да, как вы можете видеть из кода, в соответствующих функциях вызывается train().

void DescriptorMatcher::knnMatch(InputArray queryDescriptors, std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, int knn, 
            InputArrayOfArrays masks, bool compactResult) 
{ 
    if(empty() || queryDescriptors.empty()) 
     return; 

    CV_Assert(knn > 0); 

    checkMasks(masks, queryDescriptors.size().height); 

    train(); 
    knnMatchImpl(queryDescriptors, matches, knn, masks, compactResult); 
} 

void DescriptorMatcher::radiusMatch(InputArray queryDescriptors, std::vector<std::vector<DMatch> >& matches, float maxDistance, 
            InputArrayOfArrays masks, bool compactResult) 
{ 
    matches.clear(); 
    if(empty() || queryDescriptors.empty()) 
     return; 

    CV_Assert(maxDistance > std::numeric_limits<float>::epsilon()); 

    checkMasks(masks, queryDescriptors.size().height); 

    train(); 
    radiusMatchImpl(queryDescriptors, matches, maxDistance, masks, compactResult); 
} 

При вызове match(), он будет вызывать в самом деле knnMatch с knn = 1

void DescriptorMatcher::match(InputArray queryDescriptors, std::vector<DMatch>& matches, InputArrayOfArrays masks) 
{ 
    std::vector<std::vector<DMatch> > knnMatches; 
    knnMatch(queryDescriptors, knnMatches, 1, masks, true /*compactResult*/); 
    convertMatches(knnMatches, matches); 
} 

Базовая реализация train() делает ничего:

void DescriptorMatcher::train() 
{} 

Только FlannBasedMatcher перегрузки train():

void FlannBasedMatcher::train() 
{ 
    if(!flannIndex || mergedDescriptors.size() < addedDescCount) 
    { 
     // FIXIT: Workaround for 'utrainDescCollection' issue (PR #2142) 
     if (!utrainDescCollection.empty()) 
     { 
      CV_Assert(trainDescCollection.size() == 0); 
      for (size_t i = 0; i < utrainDescCollection.size(); ++i) 
       trainDescCollection.push_back(utrainDescCollection[i].getMat(ACCESS_READ)); 
     } 
     mergedDescriptors.set(trainDescCollection); 
     flannIndex = makePtr<flann::Index>(mergedDescriptors.getDescriptors(), *indexParams); 
    } 
} 

Для примера о том, как использовать FlannBasedMatcher вы можете обратиться к OpenCV doc example

Вы можете обратиться к этой answer, чтобы знать, что делается на этапе подготовки. Короче говоря, вы строите индекс для сопряжения. Вы найдете исходный код here