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1. 特征点类：

1. [cpp]

   1. class KeyPoint  
   2. {            Point2f  pt;  //坐标  
   3.              float  size; //特征点邻域直径  
   4.              float  angle; //特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用  
   5.              float  response;  
   6.              int  octave; //特征点所在的图像金字塔的组  
   7.              int  class_id; //用于聚类的id  
   8. }  

   class KeyPoint{            Point2f  pt;  //坐标             float  size; //特征点邻域直径             float  angle; //特征点的方向，值为[零,三百六十)，负值表示不使用             float  response;             int  octave; //特征点所在的图像金字塔的组             int  class_id; //用于聚类的id}

   2.  存放匹配结果的结构：

1. [cpp]

   1. struct DMatch  
   2. {         //三个构造函数  
   3.           DMatch():  
   4. queryIdx(-1),trainIdx(-1),imgIdx(-1),distance(std::numeric_limits<float>::max()) {}  
   5.           DMatch(int  _queryIdx, int  _trainIdx, float  _distance ) :  
   6. queryIdx( _queryIdx),trainIdx( _trainIdx), imgIdx(-1),distance( _distance) {}  
   7.           DMatch(int  _queryIdx, int  _trainIdx, int  _imgIdx, float  _distance ) :                   queryIdx(_queryIdx), trainIdx( _trainIdx), imgIdx( _imgIdx),distance( _distance) {}  
   8.           int queryIdx;  //此匹配对应的查询图像的特征描述子索引  
   9.           int trainIdx;   //此匹配对应的训练(模板)图像的特征描述子索引  
   10.           int imgIdx;    //训练图像的索引(若有多个)  
   11.           float distance;  //两个特征向量之间的欧氏距离，越小表明匹配度越高。  
   12.           bool operator < (const DMatch &m) const;  
   13. };  

   struct DMatch{         //三个构造函数          DMatch():queryIdx(-1),trainIdx(-1),imgIdx(-1),distance(std::numeric_limits
        
         ::max()) {}          DMatch(int  _queryIdx, int  _trainIdx, float  _distance ) :queryIdx( _queryIdx),trainIdx( _trainIdx), imgIdx(-1),distance( _distance) {}          DMatch(int  _queryIdx, int  _trainIdx, int  _imgIdx, float  _distance ) :                   queryIdx(_queryIdx), trainIdx( _trainIdx), imgIdx( _imgIdx),distance( _distance) {}          int queryIdx;  //此匹配对应的查询图像的特征描述子索引          int trainIdx;   //此匹配对应的训练(模板)图像的特征描述子索引          int imgIdx;    //训练图像的索引(若有多个)          float distance;  //两个特征向量之间的欧氏距离，越小表明匹配度越高。          bool operator < (const DMatch &m) const;};
        

   3.  图片中特征点欧式距离的计算公式：
   0ρ = √( (x1-x2)2+(y1-y2)2 )　|x| = √( x2 + y2 )

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