在OpenCV 2.4.3的参考手册中， KeyPoint::class_id 被描述为"object id that can be used to clustered keypoints by an object they belong to" .
由于缺乏我对'keypoint'的充分了解，我无法理解 class_id 的目的是什么 .
我的另一个问题是，通过使用特征检测器，描述符和匹配器，我们可以检测训练图像中查询对象的匹配关键点 . 但是如何在训练图像中分割出查询对象 . 我们可以使用抓取或分水岭算法吗？如果有，怎么样？
回答任何一个问题都会有所帮助 .
提前致谢...
2 回答
实际上，
class_id成员字段可用于存储您发现对每个关键点有用的任何信息 . 正如文档所述，您可以存储检测到的对象的id .例如，你有一个图像，从中提取关键点（例如使用SURF），运行一些具有这些功能的对象检测器，结果是每个输入要素现在包含在
class_id中相应对象的id，如果它们是-1，则为-1没有任何对象 . 我实际上并不知道这个字段是否被某些OpenCV函数填充，或者只是供您使用 .关于第二个问题，匹配功能可能不足以分割您的对象，因为功能可以位于对象内部，因此您无法获得有关轮廓的任何信息 . 但是，如果您有关于该对象的更多信息，这是一个很好的起点 . 例如，如果您知道对象是平面（墙上的海报），则可以使用要素匹配来计算输入和训练图像之间的单应性 . 这会给你一个大纲 . 或者，例如，大量紧密匹配的特征可以指示对象的存在 . 由此，您可以尝试其他颜色分割，边缘匹配等 .
我找到了一个关键点的
class_id的简短描述 .OpenCV说：
class_id是对象ID，可用于通过它们所属的对象对关键点进行聚类 .这是link.
希望这会有所帮助 .