keypoint数据结构

公有属性

(float)angle：角度，表示关键点的方向，-1为初值。

(int)class_id：当要对图片进行分类时，我们可以用class_id对每个特征点进行区分，未设定时为-1，需要靠自己设定

(int)octave：代表是从金字塔哪一层提取的得到的数据。

(Point2f)pt：关键点的点坐标

(float)response：响应程度，代表该点强壮大小—response代表着该关键点how good，更确切的说，是该点角点的程度。

(float)size：该点直径的大小

公有成员函数

三个构造函数

KeyPoint () ：默认构造函数

KeyPoint (Point2f _pt, float _size, float _angle=-1, float _response=0, int _octave=0, int _class_id=-1)

参数

    _pt	     ： 关键点的x和y坐标

    _size	 ： 关键点直径

    _angle	 ： 关键点方向

    _response：关键点上的关键点检测器响应（即关键点的强度）

    _octave	 ： 已检测到关键点的pyramid octave

    _class_id： 关键点ID

KeyPoint (float x, float y, float _size, float _angle=-1, float _response=0, int _octave=0, int _class_id=-1)

参数

    x	     ： 关键点的x坐标

    y	     ： 关键点的y坐标

    _size	 ： 关键点直径

    _angle	 ： 关键点方向

    _response：关键点上的关键点检测器响应（即关键点的强度）

    _octave	 ： 已检测到关键点的pyramid octave

    _class_id： 关键点ID

size_t hash () const

静态公有成员函数

static void convert (const std::vector< KeyPoint > &keypoints, std::vector< Point2f > &points2f, const std::vector< int > &keypointIndexes=std::vector< int >())

此方法将关键点的矢量转换为点矢量或反向，其中每个关键点被指定相同的大小和相同的方向。

参数

keypoints	    : 从任何特征检测算法（如SIFT / SURF / ORB）获得的关键点

points2f	    : 每个关键点的（x，y）坐标数组

keypointIndexes	: 要转换为点的关键点的索引数组。（像掩码一样只转换指定的关键点）

static void convert (const std::vector< Point2f > &points2f, std::vector< KeyPoint > &keypoints, float size=1, float response=1, int octave=0, int class_id=-1)

这是一个重载的成员函数，为方便起见而提供。它与上述函数的不同之处仅在于它接受的参数。

参数

points2f  : 每个关键点的（x，y）坐标数组

keypoints : 从任何特征检测算法（如SIFT / SURF / ORB）获得的关键点

size	  : 关键点直径

response  : 关键点上的关键点检测器响应（即关键点的强度）

octave	  : 已检测到关键点的pyramid octave

class_id  : 关键点 id

static float overlap (const KeyPoint &kp1, const KeyPoint &kp2)

此方法计算关键点对的重叠。重叠是关键点区域交叉区域与关键点区域联合区域之间的比率（将关键点区域视为圆圈）。如果它们不重叠，我们就会得到零。如果它们在相同大小的相同位置重合，我们得到1。

参数

    kp1	: First keypoint

    kp2	: Second keypoint

巴特西

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公有属性

公有成员函数

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