在OpenCV中从要素关键点手动进行成对匹配

这是我的问题。我用SURF在多幅图像上手动提取关键点特征。但我也已经知道哪一对分数会匹配。问题是，我正在尝试创建匹配对，但我不知道如何创建。我试着看代码，但它是一团乱

现在，我知道features.descriptor（矩阵）的大小与关键点的数量相同（另一个维度是1）。在代码中，为了检测匹配对，它只使用描述符，因此它比较行（或列，我不确定）或两个描述符矩阵，并确定是否有任何共同点

但在我的例子中，我已经知道在图1中的关键点I和图2中的关键点j之间存在匹配。如何将其描述为MatchesInfo值。尤其是std:：vector类型的元素匹配

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编辑：所以，对于这个，我不需要使用任何匹配器或类似的东西。我知道哪对组合在一起

如果我正确理解您的问题，我假设您希望在

std:：vector

中匹配关键点，以便使用OpenCV

cv:：drawMatches

或使用类似的OpenCV函数来绘制它们。由于我最近也在“手工”进行匹配，下面是我的代码，它绘制了原始包含在

std:：vector aMatches

中的任意匹配，并在窗口中显示它们：

const cv::Mat& pic1 = img_1_var;
const cv::Mat& pic2 = img_2_var;
const std::vector <cv::KeyPoint> &feats1 = img_1_feats;
const std::vector <cv::KeyPoint> &feats2 = img_2_feats;
    // you of course can work directly with original objects
    // but for drawing you only need const references to
    // images & their corresponding extracted feats

std::vector <std::pair <int, int> > aMatches;
    // fill aMatches manually - one entry is a pair consisting of
    //      (index_in_img_1_feats, index_in_img_2_feats)


// the next code draws the matches:
std::vector <cv::DMatch> matches;
matches.reserve((int)aMatches.size());

for (int i=0; i < (int)aMatches.size(); ++i)
    matches.push_back(cv::DMatch(aMatches[i].first, aMatches[i].second,
                      std::numeric_limits<float>::max()));

cv::Mat output;

cv::drawMatches(pic1, feats1, pic2, feats2, matches, output);

cv::namedWindow("Match", 0);
cv::setWindowProperty("Match", CV_WINDOW_FULLSCREEN, 1);
cv::imshow("Match", output);    
cv::waitKey();
cv::destroyWindow("Match");

const cv:：Mat&pic1=img_1_var；
常数cv:：Mat&pic2=img_2_var；
常数std:：vector&feats1=img_1_feats；
常数std:：vector&feats2=img_2_feats；
//当然，您可以直接使用原始对象
//但对于绘图，您只需要常量引用即可
//图像及其相应的提取技巧
std：：矢量匹配；
//手动填写a匹配项-一个条目是一对，由
//（1号专长中的索引，2号专长中的索引）
//下一个代码将绘制匹配项：
向量匹配；
matches.reserve（（int）aMatches.size（））；
对于（int i=0；i<（int）aMatches.size（）；++i）
matches.push_back（cv:：DMatch（aMatches[i]）。首先，aMatches[i]。第二，
std:：numeric_limits:：max（））；
cv：：Mat输出；
cv:：drawMatches（pic1，feats1，pic2，feats2，matches，output）；
cv：：namedWindow（“匹配”，0）；
cv:：setWindowProperty（“匹配”，cv_窗口_全屏，1）；
cv：：imshow（“匹配”，输出）；
cv:：waitKey（）；
cv：：破坏窗口（“匹配”）；

或者，如果出于比绘图更复杂的目的需要有关匹配的更完整信息，则可能还需要将匹配之间的距离设置为适当的值。例如，如果要使用L2距离计算距离，应替换以下行：

for (int i=0; i < (int)aMatches.size(); ++i)
    matches.push_back(cv::DMatch(aMatches[i].first, aMatches[i].second,
                      std::numeric_limits<float>::max()));

for（int i=0；i<（int）aMatches.size（）；++i）
matches.push_back（cv:：DMatch（aMatches[i]）。首先，aMatches[i]。第二，
std:：numeric_limits:：max（））；

因此（注意，对于这一点，还需要参考特征描述符向量）：

cv:：L2-cmp；
const std:：vector&desc1=img\u 1\u feats\u描述符；
const std:：vector&desc2=img\u 2\u特征描述符；
对于（int i=0；i<（int）aMatches.size（）；++i）{
float*firstFeat=&desc1[aMatches[i].first]；
float*secondFeat=&desc2[aMatches[i].second]；
浮动距离=cmp（第一个专长，第二个专长，第一个专长->大小（））；
matches.push_back（cv:：DMatch（aMatches[i]）。首先，aMatches[i]。第二，
距离）；
}

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请注意，在最后一个代码段中，

descX[i]

是

featsX[i]

的描述符，内部向量的每个元素都是描述符向量的一个组件。另外，请注意，所有描述符向量都应该具有相同的维度。

为了将来的参考，您应该尽量让问题更清楚。我的示例基于“我知道哪些对在一起”和“std:：vector”。如果您需要对答案进行任何进一步的澄清，请尝试更精确地回答问题。我的描述符是cv:：Mat类型的，如何将它们转换为向量？还是可以自然转换？

cv::L2<float> cmp;

const std::vector <std::vector <float> > &desc1 = img_1_feats_descriptors;
const std::vector <std::vector <float> > &desc2 = img_2_feats_descriptors;

for (int i=0; i < (int)aMatches.size(); ++i){
    float *firstFeat = &desc1[aMatches[i].first];
    float *secondFeat = &desc2[aMatches[i].second];
    float distance = cmp(firstFeat, secondFeat, firstFeat->size());
    matches.push_back(cv::DMatch(aMatches[i].first, aMatches[i].second,
                      distance));
}