【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

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1. classDisjointSets
2. {
3. public:
4. //互斥集初始化，元素个数是elem_count
5. DisjointSets(intelem_count=0){createOneElemSets(elem_count);}
8. voidcreateOneElemSets(intelem_count);//创建互斥集
9. intfindSetByElem(intelem);//查找元素所属的集合
10. intmergeSets(intset1,intset2);//合并两个集合
11. std::vector<int>parent;//元素所属集合parent[elem]=set,元素elem的集合是set
12. 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
13. private:
14. int>rank_;//rank_[set]=rank,集合set标记
15. };

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