【数据结构】【计算机视觉】并查集(disjoint set)结构介绍

1.简述 

       在实现多图像无序输入的拼接中,我们先使用surf算法对任意两幅图像进行特征点匹配,每对图像的匹配都有一个置信度confidence参数,来衡量两幅图匹配的可信度,当confidence>conf_threshold,我们就认为这两幅图可以拼接,属于一个全景拼接的集合,然后扩展这个集合就可以确定最大的可拼接集合,排除一些无效的图像,然后进行后续的拼接。

      并查集的定义就是并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。即将属于相同集合的元素合并起来,中间需要查找某个元素属于哪个集合,然后需要将两个元素或者集合进行合并处理。

   2.结构体及函数定义

     下面我们介绍opencv_stitching中使用的互斥集结构和函数的定义

[cpp]  view plain  copy
  1. class  DisjointSets  
  2. {  
  3. public:  
  4.     //互斥集初始化,元素个数是elem_count  
  5.     DisjointSets(int elem_count = 0) { createOneElemSets(elem_count); }  
  6.   
  7.       
  8.     void createOneElemSets(int elem_count);//创建互斥集    
  9.     int findSetByElem(int elem);//查找元素所属的集合  
  10.     int mergeSets(int set1, int set2);//合并两个集合  
  11.   
  12.       
  13.     std::vector<int> parent;//元素所属集合 parent[elem] = set ,元素elem的集合是set  
  14.     std::vector<int> size;//集合的包含的元素个数 size[set] = set_size,集合set的元素数是set_size  
  15.   
  16. private:  
  17.     std::vector<int> rank_;//rank_[set] = rank,集合set标记  
  18. };  

[cpp]  view plain  copy
  1. /************************************************************************/  
  2. /* 
  3.   创建一个互斥集,尺寸为n 
  4.   %参数 int n,输入互斥集的尺寸 
  5. */  
  6. /************************************************************************/  
  7. void DisjointSets::createOneElemSets(int n)  
  8. {  
  9.     rank_.assign(n, 0);//设置rank_长度为n,初始值为0  
  10.     size.assign(n, 1);//设置size长度为n,初始值为1  
  11.     parent.resize(n);//设置parent的长度为n  
  12.     for (int i = 0; i < n; ++i)  
  13.         parent[i] = i;//parent[elem] = set,初始化每个元素所在的集合  
  14. }  
  15.   
  16. /************************************************************************/  
  17. /*  
  18.    查找元素所在的集合 
  19.    %参数int elem  输入元素 
  20. */  
  21. /************************************************************************/  
  22. int DisjointSets::findSetByElem(int elem)  
  23. {  
  24.     //由于互斥集也是树形结构,所以需要向上递归到根节点,即元素所属的最终集合  
  25.     int set = elem;  
  26.     while (set != parent[set])//如果元素的值与所属集合的值不相同,说明元素是经过集合合并过的,所以要继续向上递归  
  27.         set = parent[set];  
  28.     int next;  
  29.     while (elem != parent[elem])//将之前所有的递归过的元素的集合全改成最终的根节点集合  
  30.     {  
  31.         next = parent[elem];  
  32.         parent[elem] = set;  
  33.         elem = next;  
  34.     }  
  35.     return set;  
  36. }  
  37.   
  38. /************************************************************************/  
  39. /*  
  40.     合并两个集合 
  41.     %参数int set1,int set2 两个集合set1和set2 
  42. */  
  43. /************************************************************************/  
  44. int DisjointSets::mergeSets(int set1, int set2)  
  45. {  
  46.     //比较两个集合的rank_,将rank_值小的集合合并到值大的集合中  
  47.     if (rank_[set1] < rank_[set2])  
  48.     {  
  49.         parent[set1] = set2;  
  50.         size[set2] += size[set1];  
  51.         return set2;  
  52.     }  
  53.     if (rank_[set2] < rank_[set1])  
  54.     {  
  55.         parent[set2] = set1;  
  56.         size[set1] += size[set2];  
  57.         return set1;  
  58.     }  
  59.     //如果rank_相等,则默认将set1合并到set2中,set2的rank_值+1  
  60.     parent[set1] = set2;  
  61.     rank_[set2]++;  
  62.     size[set2] += size[set1];  
  63.     return set2;  
  64. }  
  模拟程序:

[cpp]  view plain  copy
  1. #include "astdio.h"  
  2. #include "disjointset.h"  
  3.   
  4. #define  conf_threshold 90  
  5. #define  num_images 10  
  6.   
  7.   
  8. void main()  
  9. {  
  10.     int max_comp = 0;  
  11.     int max_size = 0;  
  12.     vector<int> confident(num_images*num_images);  
  13.     DisjointSets comps(num_images);  
  14.     //使用随机数模拟多幅图像中每个图像相互匹配的置信度(0-100)  
  15.     //另外1与2的匹配置信度和2与1的置信度我们默认相同(实际中是不相同的)  
  16.     srand((unsigned)time(NULL));  
  17.     for (int i  = 0;i<num_images;i++)  
  18.     {  
  19.         cout<<endl;  
  20.         for (int j = 0;j<num_images;j++)  
  21.         {  
  22.             if (!confident[i*num_images+j])  
  23.             {  
  24.                 confident[i*num_images+j] = rand()%100;  
  25.                 confident[j*num_images+i] = confident[i*num_images+j];  
  26.             }  
  27.               
  28.             if (i == j)  
  29.             {  
  30.                 confident[i*num_images+j] = 100;  
  31.             }  
  32.             cout<<"   "<<confident[i*num_images+j];  
  33.         }  
  34.     }  
  35.     //根据两幅图匹配置信度是否大于conf_threshold来决定是否属于一个全景集合  
  36.     for (int i = 0; i < num_images; ++i)  
  37.     {  
  38.         for (int j = 0; j < num_images; ++j)  
  39.         {  
  40.               
  41.             if (confident[i*num_images + j] < conf_threshold)  
  42.                 continue;  
  43.             int comp1 = comps.findSetByElem(i);  
  44.             int comp2 = comps.findSetByElem(j);  
  45.             if (comp1 != comp2)  
  46.                 comps.mergeSets(comp1, comp2);  
  47.         }  
  48.     }  
  49.     //找出包含图片最多的全景集合  
  50.     for (int i = 0;i< num_images;i++)  
  51.     {  
  52.         if (i == 0)  
  53.         {  
  54.             max_comp = 0;  
  55.             max_size = comps.size[i];  
  56.         }  
  57.         else if(comps.size[i]>max_size)  
  58.         {  
  59.             max_comp = i;  
  60.             max_size = comps.size[i];  
  61.         }  
  62.     }  
  63.     //将该集合中的元素打印出来  
  64.     cout<<endl<<"images in the max_comp:"<<endl;  
  65.     int j = 0;  
  66.     for (int i = 0;i<num_images;i++)  
  67.     {  
  68.         if (comps.findSetByElem(i) == max_comp)  
  69.         {  
  70.             cout<<++j<<":  "<< i<<endl;  
  71.         }  
  72.     }  
  73.     while(1);  
  74.   
  75. }  

输出结果:

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