OpenCV 2.4.3参考手册中KeyPoint::class_id被描述为“可用于按其所属对象对关键点进行聚类的对象 ID”。
由于我对“关键点”缺乏足够的了解，我无法理解其目的是什么class_id.
我的另一个问题是，通过使用特征检测器、描述符和匹配器，我们可以检测训练图像中查询对象的匹配关键点。但是如何在训练图像中分割出查询对象。我们可以使用抓取或分水岭算法吗？如果是，怎么办？
任何一个问题的回答都会有帮助。
提前致谢...
The class_id在实践中，成员字段可用于存储您认为对每个关键点有用的任何信息。正如文档所述，您可以存储例如检测到的对象的 ID。
例如，您有一个图像，从中提取关键点（例如使用 SURF），使用这些特征运行一些对象检测器，结果是每个输入特征现在包含在class_id相应对象的 id，如果它们未附加到任何对象，则为 -1。我实际上不知道这个字段是否由某些 OpenCV 函数填充或者仅供您使用。
关于您的第二个问题，匹配特征可能不足以分割出您的对象，因为特征可以位于对象内部，因此您无法获得有关轮廓的任何信息。不过，如果您有有关该对象的更多信息，这是一个很好的起点。例如，如果您知道您的对象是平面的（墙上的海报），则可以使用特征匹配来计算输入图像和训练图像之间的单应性。这会给你一个大纲。或者，例如，大量紧密匹配的特征可能是对象存在的指示。由此，您可以尝试其他一些颜色分割、边缘匹配等。
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