C++ 用ORB描述符训练svm？

嗨，我一直在尝试用特征训练svm，但我不知道如何处理使用ORB计算关键点的描述符。我知道svm需要一个数据矩阵和一个标签矩阵，但我不知道如何将描述符传递到有效的格式。 我读过关于BoF（词汇/功能包）的书，但我不知道如何使用它。 谢谢你的帮助

下面的代码允许我获取图像的描述符。下一步是什么

            std::vector<KeyPoint> kp;
            Mat desc;
        // Default parameters of ORB
            int nfeatures = 128; 
            float scaleFactor = 1.2f; 
            int nlevels = 8;    
            int edgeThreshold = 15; // Changed default (31);
            int firstLevel = 0; 
            int WTA_K = 2; 
            int scoreType = ORB::HARRIS_SCORE; 
            int patchSize = 31; 
            int fastThreshold = 20;

            Ptr<ORB> myORB = ORB::create(nfeatures, scaleFactor, nlevels, edgeThreshold, firstLevel, WTA_K, scoreType,
                patchSize, fastThreshold);

            myORB->detectAndCompute(src, Mat(), kp, desc);

            features.push_back(desc);

std:：向量kp；
Mat desc；
//ORB的默认参数
int n特征=128；
浮点比例因子=1.2f；
int nlevels=8；
int edgeThreshold=15；//违约变更（31）；
int firstLevel=0；
int WTA_K=2；
int scoreType=ORB:：HARRIS_分数；
int patchSize=31；
int fastThreshold=20；
Ptr myORB=ORB:：create（nfeatures、scaleFactor、nLevel、edgeThreshold、firstLevel、WTA_K、scoreType、，
补丁大小，快速阈值）；
myORB->detectAndCompute（src，Mat（），kp，desc）；
功能。推回（描述）；

我强烈建议您将python与OpenCV结合使用，这将为您节省大量时间。在python中，这只需要10行代码

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关于ORB，你可以参考这个。一旦你获得了这些特性，你就可以使用它们来训练SVM分类器。

我强烈建议你在OpenCV中使用python，这将为你节省大量时间。在python中，这只需要10行代码

关于ORB，你可以参考这个。一旦你得到了特征，你就可以用它来训练SVM分类器。

你读过这个（答案和评论）吗？你读过这个（答案和评论）吗？