dbow2详解

一、dbow2码书

1、dbow2码书是什么

dbow2是一种基于词袋模型的图像特征处理和匹配算法，由Dorian Galvez-Lopez在2012年提出。DBow2系统主要是一组库和命令行工具，用于训练、存储和匹配图像描述符。

2、dbow2码书的特点

dbow2码书的最大特点是性能优异，能够匹配出非常高质量的结果。此外，由于使用的是单词的向量化表示，所以它具有很好的扩展性，可以容纳任意数量的图像特征和单词。

3、dbow2码书的使用

#include 
#include 
#include 

using namespace DBoW2;
using namespace cv;

void example()
{
    //定义特征检测器和描述符提取器
    Ptr detector = ORB::create();
    Ptr extractor = ORB::create();

    //定义字典
    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);

    //从图像中提取描述符
    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单词
    BowVector v;
    voc.transform(descriptors, v); 
}

二、dbow2,g2o链接库问题

1、dbow2链接库问题

在安装和使用dbow2时，常见的问题之一是链接库不存在的问题。这个问题很容易解决，只需要看一下链接库的命名和路径就可以了。一般来说，链接库的路径是在安装dbow2时自动设置的，你一般不需要改变它，除非你的dbow2安装路径不同。

2、g2o链接库问题

与dbow2一起使用的g2o图优化系统也可能会出现链接库问题。同样，这个问题也很容易解决，只需要检查链接库的命名和路径，确保它们正确无误即可。

三、dbow2 android

1、dbow2 android简介

dbow2 android是一个为Android设备设计的轻量级图像特征匹配库。该库使用了Google的JavaCv框架和JNI技术，提供了与pc版本dbow2相同的基本功能，包括特征提取、码本训练和内存数据查询等。

2、dbow2 android的优点

dbow2 android具有小巧轻便、易于使用和高度可配置的特点。它采用了与pc版本dbow2相同的代码库和算法，可以对图像进行可靠的匹配，并且可以自定义相似度算法和单词数量等参数。

3、dbow2 android示例代码

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

public class Example {
    public static void main(String[] args)
    {
        //定义特征检测器和描述符提取器
        ORB orb = ORB.create();

        //定义字典
        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);

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

        //在图像中检测相似词
        DBoW2Database db = new DBoW2Database(voc, true, 0);
        db.add(descriptors);
    }
}

四、dbow2训练词袋

1、什么是词袋模型

词袋模型是一种常见的文本表示方法，它将文本看作是一个无序的单词集合，忽略它们在句子中的顺序和语法结构。词袋模型假设给定一个文本集合，每个文本可以表示为一个固定大小的单词向量，其中每个元素表示一个单词的出现次数。

2、为什么要训练词袋

在使用dbow2进行图像特征匹配之前，需要先训练一个词袋，来描述图像特征。训练词袋的过程就是计算图像的描述符，并将其分解为多个单词。这个过程可以使用dbow2提供的命令行工具来完成。

3、dbow2训练词袋示例代码

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

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

int main()
{
    //读取训练图像
    vector images;
    images.push_back(imread("image1.jpg"));
    images.push_back(imread("image2.jpg"));
    images.push_back(imread("image3.jpg"));

    //定义特征检测器和描述符提取器
    Ptr detector = ORB::create();
    Ptr extractor = ORB::create();

    //定义字典
    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);

    //训练字典
    voc.train(images);
    voc.save("vocabulary.txt");

    return 0;
}

五、dbow2存储特征

1、为什么要存储特征

存储特征可以将图像特征表示为一些数字，便于读取和处理。当你需要处理大量的图像数据时，存储特征可以提高程序处理效率。

2、如何存储特征

一般可以使用YAML文件或二进制文件来保存特征。YAML文件保存的特征可读性更好，但占用更大的空间。二进制文件的特征快速读取，但是读取和写入的时候不便于查看。

3、dbow2存储特征示例代码

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

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

int main()
{
    //读取图像和特征
    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);

    //存储特征到YAML文件
    FileStorage fs("descriptors.yml", FileStorage::WRITE);
    write(fs, "descriptors", descriptors);
    fs.release();

    return 0;
}

六、dbow2特征匹配

1、dbow2特征匹配的原理

在dbow2中，特征匹配是通过比较单词直方图来完成的。每个图像描述符将被映射到码本中的单词，并计算其出现频率。如果两个图像中的单词直方图相似度越高，则认为它们越相似。

2、dbow2特征匹配示例代码

#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

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

int main()
{
    //读取图像和特征
    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);
    }

    //定义词袋和数据库
    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);

    //添加图像描述符到数据库
    for (size_t i = 0; i < descriptors.size(); i++)
    {
        BowVector bowVec;
        voc.transform(descriptors[i], bowVec);
        db.add(bowVec);
    }

    //查询数据库
    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;
}