扫二维码与项目经理沟通
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流
这篇文章主要介绍了opencv3/C++怎么实现FLANN特征匹配的相关知识,内容详细易懂,操作简单快捷,具有一定借鉴价值,相信大家阅读完这篇opencv3/C++怎么实现FLANN特征匹配文章都会有所收获,下面我们一起来看看吧。
创新互联建站长期为成百上千家客户提供的网站建设服务,团队从业经验10年,关注不同地域、不同群体,并针对不同对象提供差异化的产品和服务;打造开放共赢平台,与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为张家界企业提供专业的网站建设、网站设计,张家界网站改版等技术服务。拥有10多年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。
使用函数detectAndCompute()检测关键点并计算描述符
函数detectAndCompute()参数说明:
void detectAndCompute( InputArray image, //图像 InputArray mask, //掩模 CV_OUT std::vector& keypoints,//输出关键点的集合 OutputArray descriptors,//计算描述符(descriptors[i]是为keypoints[i]的计算描述符) bool useProvidedKeypoints=false //使用提供的关键点 );
match()从查询集中查找每个描述符的最佳匹配。
参数说明:
void match( InputArray queryDescriptors, //查询描述符集 InputArray trainDescriptors, //训练描述符集合 CV_OUT std::vector& matches, //匹配 InputArray mask=noArray() //指定输入查询和描述符的列表矩阵之间的允许匹配的掩码 ) const;
FLANN特征匹配示例:
#include#include using namespace cv; using namespace cv::xfeatures2d; //FLANN对高维数据较快 int main() { Mat src1,src2; src1 = imread("E:/image/image/card2.jpg"); src2 = imread("E:/image/image/cards.jpg"); if (src1.empty() || src2.empty()) { printf("can ont load images....\n"); return -1; } imshow("image1", src1); imshow("image2", src2); int minHessian = 400; //选择SURF特征 Ptr detector = SURF::create(minHessian); std::vector keypoints1; std::vector keypoints2; Mat descriptor1, descriptor2; //检测关键点并计算描述符 detector->detectAndCompute(src1, Mat(), keypoints1, descriptor1); detector->detectAndCompute(src2, Mat(), keypoints2, descriptor2); //基于Flann的描述符匹配器 FlannBasedMatcher matcher; std::vector matches; //从查询集中查找每个描述符的最佳匹配 matcher.match(descriptor1, descriptor2, matches); double minDist = 1000; double maxDist = 0; for (int i = 0; i < descriptor1.rows; i++) { double dist = matches[i].distance; printf("%f \n", dist); if (dist > maxDist) { maxDist = dist; } if (dist < minDist) { minDist = dist; } } //DMatch类用于匹配关键点描述符的 std::vector goodMatches; for (int i = 0; i < descriptor1.rows; i++) { double dist = matches[i].distance; if (dist < max(2.5*minDist, 0.02)) { goodMatches.push_back(matches[i]); } } Mat matchesImg; drawMatches(src1, keypoints1, src2, keypoints2, goodMatches, matchesImg, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1), std::vector (), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS); imshow("output", matchesImg); waitKey(); return 0; }
关于“opencv3/C++怎么实现FLANN特征匹配”这篇文章的内容就介绍到这里,感谢各位的阅读!相信大家对“opencv3/C++怎么实现FLANN特征匹配”知识都有一定的了解,大家如果还想学习更多知识,欢迎关注创新互联行业资讯频道。
我们在微信上24小时期待你的声音
解答本文疑问/技术咨询/运营咨询/技术建议/互联网交流