OpenCV——Brisk特征检测、匹配与对象查找
检测并绘制特征点:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <iostream> using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
using namespace std; int main(int argc, char** argv) {
Mat src = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (src.empty()) {
printf("could not load image...\n");
return -;
}
namedWindow("input image", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("input image", src); // BRISK特征点检测
Ptr<BRISK> detector = BRISK::create();//创建一个BRISK类对象并初始化
vector<KeyPoint> keypoints;
detector->detect(src, keypoints, Mat());//找出关键点 // 绘制关键点
Mat keypoint_img;
drawKeypoints(src, keypoints, keypoint_img, Scalar::all(-), DrawMatchesFlags::DEFAULT);
imshow("KeyPoints Image", keypoint_img); waitKey();
return ;
}
匹配:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
#include <math.h> using namespace cv;
using namespace std; int main(int argc, char** argv) {
Mat img1 = imread("fire_5.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("数字.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
if (img1.empty() || img2.empty()) {
printf("could not load images...\n");
return -;
}
imshow("box image", img1);
imshow("scene image", img2); // extract akaze features
Ptr<BRISK> detector = BRISK::create();
vector<KeyPoint> keypoints_obj;
vector<KeyPoint> keypoints_scene;
Mat descriptor_obj, descriptor_scene;
detector->detectAndCompute(img1, Mat(), keypoints_obj, descriptor_obj);
detector->detectAndCompute(img2, Mat(), keypoints_scene, descriptor_scene); // matching
FlannBasedMatcher matcher(new flann::LshIndexParams(, , ));
//FlannBasedMatcher matcher;
//FlannBasedMatcher matcher;
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptor_obj, descriptor_scene, matches); // draw matches(key points)
Mat akazeMatchesImg;
/*
drawMatches(img1, keypoints_obj, img2, keypoints_scene, matches, akazeMatchesImg);
imshow("akaze match result", akazeMatchesImg);*/ vector<DMatch> goodMatches;
double minDist = , maxDist = ;
for (int i = ; i < descriptor_obj.rows; i++) {
double dist = matches[i].distance;
if (dist < minDist) {
minDist = dist;
}
if (dist > maxDist) {
maxDist = dist;
}
}
printf("min distance : %f", minDist); for (int i = ; i < descriptor_obj.rows; i++) {
double dist = matches[i].distance;
if (dist < max(1.5*minDist, 0.02)) {
goodMatches.push_back(matches[i]);
}
} drawMatches(img1, keypoints_obj, img2, keypoints_scene, goodMatches, akazeMatchesImg, Scalar::all(-),
Scalar::all(-), vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);
imshow("good match result", akazeMatchesImg); waitKey();
return ;
}
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