dbow2詳解

一、dbow2碼書

1、dbow2碼書是什麼

dbow2是一種基於詞袋模型的圖像特徵處理和匹配算法，由Dorian Galvez-Lopez在2012年提出。DBow2系統主要是一組庫和命令行工具，用於訓練、存儲和匹配圖像描述符。

2、dbow2碼書的特點

dbow2碼書的最大特點是性能優異，能夠匹配出非常高質量的結果。此外，由於使用的是單詞的向量化表示，所以它具有很好的擴展性，可以容納任意數量的圖像特徵和單詞。

3、dbow2碼書的使用

#include 
#include 
#include 

using namespace DBoW2;
using namespace cv;

void example()
{
    //定義特徵檢測器和描述符提取器
    Ptr detector = ORB::create();
    Ptr extractor = ORB::create();

    //定義字典
    bool kmeans = true;
    int L = 6;
    int k = 10;
    WeightingType weighting = TF_IDF;
    ScoringType scoring = L1_NORM;
    ORBVocabulary voc(k, L, weighting, scoring, extractor, kmeans);

    //從圖像中提取描述符
    Mat image = imread("image.jpg");
    vector keypoints;
    detector->detect(image, keypoints);
    Mat descriptors;
    extractor->compute(image, keypoints, descriptors);

    //匹配字典中最相似的單詞
    BowVector v;
    voc.transform(descriptors, v); 
}

二、dbow2,g2o鏈接庫問題

1、dbow2鏈接庫問題

在安裝和使用dbow2時，常見的問題之一是鏈接庫不存在的問題。這個問題很容易解決，只需要看一下鏈接庫的命名和路徑就可以了。一般來說，鏈接庫的路徑是在安裝dbow2時自動設置的，你一般不需要改變它，除非你的dbow2安裝路徑不同。

2、g2o鏈接庫問題

與dbow2一起使用的g2o圖優化系統也可能會出現鏈接庫問題。同樣，這個問題也很容易解決，只需要檢查鏈接庫的命名和路徑，確保它們正確無誤即可。

三、dbow2 android

1、dbow2 android簡介

dbow2 android是一個為Android設備設計的輕量級圖像特徵匹配庫。該庫使用了Google的JavaCv框架和JNI技術，提供了與pc版本dbow2相同的基本功能，包括特徵提取、碼本訓練和內存數據查詢等。

2、dbow2 android的優點

dbow2 android具有小巧輕便、易於使用和高度可配置的特點。它採用了與pc版本dbow2相同的代碼庫和算法，可以對圖像進行可靠的匹配，並且可以自定義相似度算法和單詞數量等參數。

3、dbow2 android示例代碼

import edu.berkeley.cs.cmems.dboow2.*;
import org.bytedeco.javacpp.opencv_core.*;

public class Example {
    public static void main(String[] args)
    {
        //定義特徵檢測器和描述符提取器
        ORB orb = ORB.create();

        //定義字典
        int L = 6;
        int k = 10;
        WeightingType weighting = WeightingType.TF_IDF;
        ScoringType scoring = ScoringType.L1_NORM;
        DBoW2Vocabulary voc = new DBoW2Vocabulary(k, L, weighting, scoring, orb);

        //從圖像中提取描述符
        Mat image = imread("image.jpg");
        Mat descriptors = new Mat();
        MatOfKeyPoint keypoints = new MatOfKeyPoint();
        orb.detectAndCompute(image, new Mat(), keypoints, descriptors);

        //在圖像中檢測相似詞
        DBoW2Database db = new DBoW2Database(voc, true, 0);
        db.add(descriptors);
    }
}

四、dbow2訓練詞袋

1、什麼是詞袋模型

詞袋模型是一種常見的文本表示方法，它將文本看作是一個無序的單詞集合，忽略它們在句子中的順序和語法結構。詞袋模型假設給定一個文本集合，每個文本可以表示為一個固定大小的單詞向量，其中每個元素表示一個單詞的出現次數。

2、為什麼要訓練詞袋

在使用dbow2進行圖像特徵匹配之前，需要先訓練一個詞袋，來描述圖像特徵。訓練詞袋的過程就是計算圖像的描述符，並將其分解為多個單詞。這個過程可以使用dbow2提供的命令行工具來完成。

3、dbow2訓練詞袋示例代碼

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace DBoW2;

int main()
{
    //讀取訓練圖像
    vector images;
    images.push_back(imread("image1.jpg"));
    images.push_back(imread("image2.jpg"));
    images.push_back(imread("image3.jpg"));

    //定義特徵檢測器和描述符提取器
    Ptr detector = ORB::create();
    Ptr extractor = ORB::create();

    //定義字典
    bool kmeans = true;
    int L = 6;
    int k = 10;
    WeightingType weighting = TF_IDF;
    ScoringType scoring = L1_NORM;
    ORBVocabulary voc(k, L, weighting, scoring, extractor, kmeans);

    //訓練字典
    voc.train(images);
    voc.save("vocabulary.txt");

    return 0;
}

五、dbow2存儲特徵

1、為什麼要存儲特徵

存儲特徵可以將圖像特徵表示為一些數字，便於讀取和處理。當你需要處理大量的圖像數據時，存儲特徵可以提高程序處理效率。

2、如何存儲特徵

一般可以使用YAML文件或二進制文件來保存特徵。YAML文件保存的特徵可讀性更好，但佔用更大的空間。二進制文件的特徵快速讀取，但是讀取和寫入的時候不便於查看。

3、dbow2存儲特徵示例代碼

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace DBoW2;

int main()
{
    //讀取圖像和特徵
    Mat image = imread("image1.jpg");
    Ptr detector = ORB::create();
    Ptr extractor = ORB::create();
    vector keypoints;
    detector->detect(image, keypoints);
    Mat descriptors;
    extractor->compute(image, keypoints, descriptors);

    //存儲特徵到YAML文件
    FileStorage fs("descriptors.yml", FileStorage::WRITE);
    write(fs, "descriptors", descriptors);
    fs.release();

    return 0;
}

六、dbow2特徵匹配

1、dbow2特徵匹配的原理

在dbow2中，特徵匹配是通過比較單詞直方圖來完成的。每個圖像描述符將被映射到碼本中的單詞，並計算其出現頻率。如果兩個圖像中的單詞直方圖相似度越高，則認為它們越相似。

2、dbow2特徵匹配示例代碼

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace DBoW2;

int main()
{
    //讀取圖像和特徵
    vector images;
    images.push_back(imread("image1.jpg"));
    images.push_back(imread("image2.jpg"));

    Ptr detector = ORB::create();
    Ptr extractor = ORB::create();

    vector<vector > keypoints;
    vector descriptors;

    for (size_t i = 0; i < images.size(); i++)
    {
        vector kps;
        Mat des;
        detector->detect(images[i], kps);
        extractor->compute(images[i], kps, des);
        keypoints.push_back(kps);
        descriptors.push_back(des);
    }

    //定義詞袋和數據庫
    bool kmeans = true;
    int L = 6;
    int k = 10;
    WeightingType weighting = TF_IDF;
    ScoringType scoring = L1_NORM;
    ORBVocabulary voc(k, L, weighting, scoring, extractor, kmeans);
    DBoW2Database db(voc, true, 0);

    //添加圖像描述符到數據庫
    for (size_t i = 0; i < descriptors.size(); i++)
    {
        BowVector bowVec;
        voc.transform(descriptors[i], bowVec);
        db.add(bowVec);
    }

    //查詢數據庫
    for (size_t i = 0; i < descriptors.size(); i++)
    {
        QueryResults ret;
        db.query(descriptors[i], ret, 4);
        cout << "searching for image " << i << endl;
        for (size_t j = 0; j < ret.size(); j++) {
            cout << "image " << ret[j].Id << " with dist=" << ret[j].Score << endl;
        }
    }

    return 0;
}