OpenCV特征匹配相关结构（KeyPoint&DMatch类型简介）



本文转自：http://blog.csdn.net/u011867581/article/details/21871685

1. 特征点类：

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1. class KeyPoint  
2. {            Point2f  pt;  //坐标  
3.              float  size; //特征点邻域直径  
4.              float  angle; //特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用  
5.              float  response;  
6.              int  octave; //特征点所在的图像金字塔的组  
7.              int  class_id; //用于聚类的id  
8. }  

class KeyPoint{            Point2f  pt;  //坐标             float  size; //特征点邻域直径             float  angle; //特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用             float  response;             int  octave; //特征点所在的图像金字塔的组             int  class_id; //用于聚类的id}

2. 存放匹配结果的结构：

[cpp] view plaincopyprint?
1. struct DMatch  
2. {         //三个构造函数  
3.           DMatch():  
4. queryIdx(-1),trainIdx(-1),imgIdx(-1),distance(std::numeric_limits<float>::max()) {}  
5.           DMatch(int  _queryIdx, int  _trainIdx, float  _distance ) :  
6. queryIdx( _queryIdx),trainIdx( _trainIdx), imgIdx(-1),distance( _distance) {}  
7.           DMatch(int  _queryIdx, int  _trainIdx, int  _imgIdx, float  _distance ) :                   queryIdx(_queryIdx), trainIdx( _trainIdx), imgIdx( _imgIdx),distance( _distance) {}  
8.           int queryIdx;  //此匹配对应的查询图像的特征描述子索引  
9.           int trainIdx;   //此匹配对应的训练(模板)图像的特征描述子索引  
10.           int imgIdx;    //训练图像的索引(若有多个)  
11.           float distance;  //两个特征向量之间的欧氏距离，越小表明匹配度越高。  
12.           bool operator < (const DMatch &m) const;  
13. };  

struct DMatch{         //三个构造函数          DMatch():queryIdx(-1),trainIdx(-1),imgIdx(-1),distance(std::numeric_limits<float>::max()) {}          DMatch(int  _queryIdx, int  _trainIdx, float  _distance ) :queryIdx( _queryIdx),trainIdx( _trainIdx), imgIdx(-1),distance( _distance) {}          DMatch(int  _queryIdx, int  _trainIdx, int  _imgIdx, float  _distance ) :                   queryIdx(_queryIdx), trainIdx( _trainIdx), imgIdx( _imgIdx),distance( _distance) {}          int queryIdx;  //此匹配对应的查询图像的特征描述子索引          int trainIdx;   //此匹配对应的训练(模板)图像的特征描述子索引          int imgIdx;    //训练图像的索引(若有多个)          float distance;  //两个特征向量之间的欧氏距离，越小表明匹配度越高。          bool operator < (const DMatch &m) const;};

3. 图片中特征点欧式距离的计算公式：
0ρ = √( (x1-x2)2+(y1-y2)2 )　|x| = √( x2 + y2 )