Search_in_rotated_sorted_array

该博客介绍了如何解决LeetCode上的一道难题——在一个已排序但未知旋转位置的数组中查找目标值。博主分析了问题并提供了一个使用二分查找算法的解决方案。代码中展示了如何在查找过程中正确调整边界,以适应旋转数组的特性。最终,博主总结了问题的关键在于二分查找时确定正确的边界条件。

1.问题描述

LeetCode:
Suppose a sorted array is rotated at some pivot unknown to you beforehand.(i.e., 0 1 2 4 5 6 7 might become 4 5 6 7 0 1 2).
You are given a target value to search. If found in the array return its index, otherwise return -1.
You may assume no duplicate exists in the array.

2.问题分析

使用二分查找。

3.代码

#include <iostream>
using namespace std;
class Solution
{
public:
	int search(int A[], int n, int target)
	{
		int first = 0, last = n;
		while(first != last)
		{
			int mid = first + (last - first) /2;
			if(A[mid] == target)
				return mid;
			if(A[first] <= A[mid])
			{
				if(A[first] <= target && target < A[mid])
					last = mid;
				else
					first = mid+1;
			}
			else
			{
				if(A[mid] < target && target <= A[last-1])
					first = mid+1;
				else
					last = mid;
			}				
		}
		return -1;
	}
};

//测试
int main(int argc, char* argv[])
{
	Solution A;
	int b[7] = {4, 5, 6, 7, 0, 1, 2};
	int index = A.search(b,7,0);
	cout << index << endl;
	system("pause");
	return 0;
}

4.总结

本题的关键在于二分查找时,确定边界。

<think>我们有两个主要问题:1. ORB_create参数详解;2. 暴力匹配器与Flann匹配器的对比。 首先,我们来详细解释cv2.ORB_create的参数。 然后,对比两种匹配器的特性(包括原理、适用场景、优缺点等)。 最后,根据引用内容,我们可以提供一些示例代码来说明如何使用ORB特征和两种匹配器。 注意:引用中提到了ORB特征提取与匹配的代码(orb_cv.cpp),但用户使用的是Python,所以我们将用Python代码示例。 引用[1]给出了ORB_create的基本参数,引用[4]则提供了一些C++代码,但我们可以将其转换为Python并解释参数。 一、cv2.ORB_create参数详解 函数原型(Python): cv2.ORB_create(nfeatures=500, scaleFactor=1.2, nlevels=8, edgeThreshold=31, firstLevel=0, WTA_K=2, scoreType=HARRIS_SCORE, patchSize=31, fastThreshold=20) 参数说明: 1. nfeatures: 保留的最大特征点数量(默认为500) 2. scaleFactor: 金字塔的缩放系数(大于1,默认为1.2),表示每层金字塔相对于前一层的缩放比例 3. nlevels: 金字塔的层数(默认为8) 4. edgeThreshold: 边缘阈值(默认为31),距离图像边界的距离,边界内的特征点才被保留(因为边缘附近的特征点可能不完整) 5. firstLevel: 第一层的索引(默认为0),通常设为0 6. WTA_K: 生成每个描述子时选取的像素点数(默认为2),即BRIEF描述子中每个元素由两个像素点比较得到。注意:当WTA_K=2时,采用2点比较,得到二进制串;当WTA_K=3或4时,则采用3个或4个点中亮度最大的一个,此时描述子不再只是0/1,而是0,1,2(或0,1,2,3),因此汉明距离计算方式也要改变(需要更多位表示)。 7. scoreType: 特征点排序的评分类型(默认为HARRIS_SCORE,也可用FAST_SCORE)。HARRIS_SCORE使用Harris角点响应函数排序;FAST_SCORE使用FAST角点响应函数排序(速度稍快,但重复性较差)。 8. patchSize: 生成描述子时使用的图像块大小(默认为31),即描述子覆盖的图像区域大小。 9. fastThreshold: FAST角点检测时的阈值(默认为20),值越小检测到的角点越多。 二、暴力匹配器(Brute-Force Matcher)与FlannBasedMatcher对比 1. 暴力匹配器(Brute-Force Matcher): 原理:对于第一幅图像中的每个描述子,与第二幅图像中的所有描述子计算距离(相似度),然后选择距离最小的(或满足某种条件的)作为匹配点。 特点: - 计算精确,能找到最近邻匹配 - 计算量大,时间复杂度为O(n*m)(n和m分别为两幅图像的特征点数) - 支持多种距离度量方式(如汉明距离、欧氏距离等) 在OpenCV中,对于ORB特征(二进制描述子)通常使用汉明距离(cv2.NORM_HAMMING)。 2. FlannBasedMatcher: 原理:使用近似最近邻快速搜索库(FLANN)实现,通过构建索引结构(如KD树、LSH等)来加速最近邻搜索。 特点: - 速度快,特别适合大规模特征匹配(时间复杂度可降低到O(log n)) - 结果是近似的,不一定能找到绝对最近邻,但通常足够好 - 对于浮点型描述子(如SIFT、SURF)效果较好,但也可以用于二进制描述子(需要选择适合的索引类型,如LSH) 注意:对于二进制描述子(如ORB),FlannBasedMatcher需要使用特殊的LSH索引(Locality Sensitive Hashing,局部敏感哈希)才能处理,因为标准的KD树不适合高维二进制向量。 三、对比总结 | 特性 | 暴力匹配器 | FlannBasedMatcher | |---------------------|-----------------------------------|------------------------------------| | 匹配精度 | 精确(最近邻) | 近似(可调整参数提高精度) | | 速度 | 慢(O(n*m)) | 快(O(log n)) | | 适用描述子类型 | 任意(需指定距离度量) | 浮点型描述子(SIFT/SURF)或二进制描述子(ORB/BRIEF)需特殊索引 | | 内存消耗 | 低(无需构建索引) | 较高(需要构建索引) | | 适用场景 | 特征点数量少或精确匹配要求高的场景 | 大规模特征匹配,速度要求高的场景 | 四、代码示例(Python) 1. ORB特征提取 2. 分别使用暴力匹配器和Flann匹配器进行匹配 注意:对于Flann匹配ORB描述子,需要设置特殊的参数(LSH索引)。 引用[1]和引用[4]提供了ORB特征提取和匹配的代码思路,我们将其转换为Python并加入两种匹配器。 示例代码: ```python import cv2 import numpy as np # 读取图像 img1 = cv2.imread('image1.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) img2 = cv2.imread('image2.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE) # 初始化ORB检测器 orb = cv2.ORB_create(nfeatures=1000) # 设置特征点数量为1000 # 检测关键点和计算描述子 kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None) # 检查描述子是否为空 if des1 is None or des2 is None or len(des1)==0 or len(des2)==0: print("未检测到特征点!") exit() # 因为ORB描述子是二进制向量,数据类型为uint8 # 暴力匹配器:使用汉明距离 bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) bf_matches = bf.match(des1, des2) # 按距离排序 bf_matches = sorted(bf_matches, key=lambda x: x.distance) # Flann匹配器:需要为ORB描述子设置特殊参数 FLANN_INDEX_LSH = 6 index_params = dict( algorithm=FLANN_INDEX_LSH, table_number=6, # 哈希表数量 key_size=12, # 哈希键大小 multi_probe_level=1 # 多级探测 ) search_params = dict(checks=50) # 设置搜索次数 flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) flann_matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) # 应用Lowe's ratio test过滤匹配点 good_matches = [] for m, n in flann_matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good_matches.append(m) # 绘制匹配结果 img_bf = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, bf_matches[:50], None, flags=2) img_flann = cv2.drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches[:50], None, flags=2) # 显示 cv2.imshow('Brute Force Matches', img_bf) cv2.imshow('FLANN Matches', img_flann) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 注意:FlannBasedMatcher在匹配二进制描述子时,index_params必须选择LSH算法(FLANN_INDEX_LSH=6)并设置相应的参数(如table_number, key_size, multi_probe_level)[^4]。 五、相关问题 根据用户的问题,我们生成了以下相关问题: §§相关问题§§ 1. ORB特征检测中如何调整参数以获取更多特征点? 2. 如何评估特征匹配的质量? 3. FlannBasedMatcher在处理SIFT描述子时应该如何设置参数? 4. 除了暴力匹配和Flann匹配,还有哪些特征匹配方法? 5. 如何优化特征匹配的实时性能? 以上内容详细解答了用户的问题,并提供了代码示例和对比表格。</think>### OpenCV ORB特征提取与匹配器详解 #### 一、cv2.ORB_create参数详解 ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)是高效的特征检测算法,参数设置直接影响特征质量和性能: ```python orb = cv2.ORB_create( nfeatures=500, # 保留的最大特征点数量 [^1] scaleFactor=1.2, # 金字塔缩放系数(>1) [^4] nlevels=8, # 金字塔层数 [^4] edgeThreshold=31, # 边界忽略距离(像素) [^4] firstLevel=0, # 金字塔起始层 WTA_K=2, # 生成描述子的像素点数(2/3/4) scoreType=cv2.ORB_HARRIS_SCORE, # 特征评分方式(HARRIS/FAST) patchSize=31, # 描述子区域大小 [^4] fastThreshold=20 # FAST角点检测阈值 ) ``` **关键参数说明**: 1. `nfeatures`:控制特征点密度,值越大特征点越多(默认500) 2. `scaleFactor`:金字塔缩放比(典型值1.2-1.5),满足: $$ \text{图像尺寸} = \frac{\text{原尺寸}}{\text{scaleFactor}^{\text{level}}} $$ 3. `nlevels`:金字塔层数(通常8-10层),每层特征点数为: $$ n_{\text{level}} = \frac{n_{\text{features}}}{\text{scaleFactor}^{\text{level}}} $$ 4. `scoreType`:特征点质量评估方式 - `HARRIS_SCORE`:Harris角点响应值(质量更高) - `FAST_SCORE`:FAST角点检测得分(速度更快) #### 二、匹配器对比:BruteForce vs FlannBased | 特性 | BruteForceMatcher | FlannBasedMatcher | |---------------------|--------------------------------|---------------------------------| | **匹配原理** | 穷举搜索所有特征点 | 近似最近邻搜索(KD树/LSH) [^4] | | **时间复杂度** | $O(n^2)$ | $O(n\log n)$ | | **精度** | 精确匹配 | 近似匹配 | | **适用描述子类型** | 任意类型 | 仅限浮点型(CV_32F) [^1] | | **内存消耗** | 低 | 高(需构建索引) | | **最佳应用场景** | 小规模/实时匹配 | 大规模特征库匹配 | | **ORB适配性** | 原生支持(汉明距离) | 需转换描述子格式 | #### 三、代码示例与使用场景 **暴力匹配器(BruteForce)** - 适合实时应用: ```python # ORB特征提取 orb = cv2.ORB_create(nfeatures=1000) kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1, None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2, None) # 创建暴力匹配器(汉明距离) bf = cv2.BFMatcher(cv2.NORM_HAMMING, crossCheck=True) # 执行匹配 matches = bf.match(des1, des2) # 按距离排序 matches = sorted(matches, key=lambda x: x.distance) ``` **FLANN匹配器** - 适合大规模匹配: ```python # 转换ORB描述子为float32 des1 = des1.astype(np.float32) des2 = des2.astype(np.float32) # FLANN参数(LSH索引适合二进制描述子) FLANN_INDEX_LSH = 6 index_params = dict( algorithm=FLANN_INDEX_LSH, table_number=6, # 哈希表数量 key_size=12, # 哈希键长度 multi_probe_level=1 # 搜索深度 ) search_params = dict(checks=50) # 回溯次数 # 创建FLANN匹配器 flann = cv2.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) # KNN匹配 matches = flann.knnMatch(des1, des2, k=2) ``` #### 四、性能优化建议 1. **ORB参数调优**: - 实时应用:`nfeatures=200-500`, `fastThreshold=30` - 高精度匹配:`nfeatures=2000+`, `scaleFactor=1.1` 2. **匹配加速技巧**: ```python # 特征点筛选(保留高质量点) mask = [kp.response > threshold for kp in keypoints] kp_filtered = np.array(keypoints)[mask] # 分层匹配策略 pyramid_levels = 3 for level in range(pyramid_levels): scaled_img = cv2.resize(img, (w//(2**level), h//(2**level))) # 在缩放图像上执行粗匹配 ``` 3. **匹配结果过滤**: ```python # Ratio Test过滤误匹配 good_matches = [] for m, n in matches: if m.distance < 0.7 * n.distance: good_matches.append(m) # 几何一致性过滤 src_pts = np.float32([kp1[m.queryIdx].pt for m in good_matches]) dst_pts = np.float32([kp2[m.trainIdx].pt for m in good_matches]) M, mask = cv2.findHomography(src_pts, dst_pts, cv2.RANSAC, 5.0) ``` #### 五、适用场景推荐 | 场景 | 推荐匹配器 | 参数建议 | |---------------------|--------------------|--------------------------| | 实时视频跟踪 | BruteForce | nfeatures=300, fastThreshold=25 | | 大型图像数据库检索 | FlannBased | trees=10, checks=100 | | 无人机航拍匹配 | 分层Flann | 金字塔3层+几何验证 | | AR应用 | BruteForce+GPU加速 | crossCheck=True | 通过合理选择匹配器和参数配置,可在精度和效率之间取得最佳平衡[^1][^4]。
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