我需要进行BoW（词袋）操作，但我只有图像的描述关键点。目前，我已经使用以下代码获得了词汇表：

cv::BOWKMeansTrainer bowtrainerCN(numCenters); //num clusters
bowtrainerCN.add(allDescriptors);
cv::Mat vocabularyCN = bowtrainerCN.cluster();

现在我需要进行分配操作，但我不能使用compute函数，因为它会重新计算图像的描述符，而我已经有了这些描述符。是否有任何函数可以进行分配操作，还是我必须手动计算？

回答：

一旦你使用cv::BOWKMeansTrainer::cluster()方法构建了词汇表（代码书），你就可以将一个描述符（具有合适的大小和类型）与代码书进行匹配。你首先需要选择你需要的匹配器类型以及使用的范数。（参见OpenCV文档）

例如，使用cv::BFMatcher和L2范数

// 使用你预训练的代码书初始化匹配器
cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher > matcher = new cv::BFMatcher(cv::NORM_L2);
matcher->add(std::vector<cv::Mat>(1, vocabulary));
// 匹配
std::vector<cv::DMatch> matches;
matcher->match(new_descriptors,matches);

然后，new_descriptors[i]在你的代码书中最接近的码字的索引将是

matches[i].trainIdx;