希望这道题不是OT。
我正在实现 VLAD使用 VLFeat implementation 的编码器和 SIFT来自不同实现的描述符来比较它们(OpenCV，VLFeat，OpenSIFT)。
这应该是 C++ 中的高性能应用程序(我知道 SIFT 效率很低，我正在实现它的并行版本)。
现在，VLAD 想要将指向一组连续描述符(数学 vector )的指针作为输入。关键是通常这个 SIFT 描述符表示为矩阵，因此更容易管理它们。
所以假设我们有一个 3 个维度的 3 个描述符矩阵(为了简单起见，我使用这些数字，实际上它是 128 个维度的数千个描述符):
1 2 3
4 5 6
7 8 9
我需要做 feed vl_vlad_encode 指针指向:
1 2 3 4 5 6 7 8 9
一个直接的解决方案是将描述符保存在 cv::Mat m 中对象，然后传递 m.data至 vl_vlad_encode .
但是我不知道cv::Mat是一个有效的矩阵表示。例如， Eigen::Matrix 是另一种选择(我认为使用这个对象很容易获得上面的表示)，但我不知道哪个实现更快/更有效或者是否有任何其他原因因为我应该更喜欢一个而不是另一个。
另一种可能的替代方法是使用 std::vector<std::vector<float>> v , 但我不知道是否使用 v.data()我会获得上面的表示而不是:
1 2 3 *something* 4 5 6 *something* 7 8 9
显然 *something*会搞砸vl_vlad_encode .
我们非常欢迎任何其他建议!
最佳答案
除非你做了一些奇怪的事情(详见 here)，Mat 中的数据保证是连续的。您可以将 Mat 视为对 float*(或其他类型)的轻量级包装，以便更轻松地访问数据。所以它和指针一样高效，但有一些不错的抽象。
如果您需要有效地从文件加载/保存到文件，您可以使用 matread and matwrite 以二进制格式保存 Mat .
关于c++ - C++ 中最有效的矩阵表示是什么？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41141130/
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