看代码学习opencv

void CirclesGridClusterFinder：：hierarchicalClustering（const vector<Point2f> points, const Size &patternSz, vector<Point2f> &patternPoints)

//对点层次聚类排序
{
          int  j,n = (int)points.size();
          size_t pn = static_cast<size_t>(parternSz.area());
          patternPoints.clear();
          if(pn >= point.size())
          {
                  if(pn == points.size(0)
                         patternPoints = points;
                 return;

          }
         Mat dists(n, n, CV_32FC!, Scalar(0));
         Mat distsMask(dists.size(), CV_8UC!, Scalar(0));
         for(int i=0; i<n; i++)
        {
                 for(j = i+1; j<n; j++)
                {

                                dists.at<float>(i,j) = (float)norm(points[i] - points[j]);
                        distsMask.at<uchar>(i,j) = 255;
                       distsMask.at<uchar>(j,i) = 255;
                       dists.at<float>(i,j) = dists.at<float>(i,j);
              }
       }
       vector<std::list<size_t>>clusters(points.size());
        for (size_t i=0; i<poimts.size(); i++)
        {
                   cluster[i].push_back(i);
         }
        int patternClusterIdx = 0;
        while (clusters[patternClusterIdx].size() <pn)
         {
                  Point minLoc;
                  minMaxLoc(dists, 0, 0, &minLoc, 0, distMask);
                 int minIdx = std::min(minLoc.x, misLoc.y);
                 int maxIdx = std::max(minLoc.x, misLoc.y);
                 distsMask.row(maxIdx).setTo(0);
                  distsMask.col(maxIdx).setTo(0);
                 Mat tmpRow = dists.row(minIdx);
                  Mat tmpCol = dists.col(minIdx);
                  cv::min(dists.row(minLoc.x), dists.row(minLoc.y), tmpRow);
                  tmpRow.copyTo(tmpCol);
                clusters[minIdx].splice(clusters[minIdx].end(), clusters[maxIdx]);
                 patternClusterIdx = minIdx;
      }
        if(clusters[patternClusterIdx].size() != static_cast<size_t>(patternSz.area()))
                  return;
      patternPoints.reserve(clusters[patternClusterIdx].size());
      for(std::list<size_t>::iterator it = cluater[patternCluaterIdx].begin(); it != clusters[patternClusterIdx].end(); it++)
      {
            petternPoints.push_back(points[*it]);
      }
}