FlannBasedMatcher 立体匹配
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
#include<opencv2/legacy/legacy.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std; int main( )
{
//【0】改变console字体颜色
system("color 4F"); //【1】载入源图片
Mat img_1 = imread("1.jpg", );
Mat img_2 = imread( "2.jpg", );//【2】利用SURF检测器检测的关键点
int minHessian = ;
SURF detector( minHessian );
std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;
detector.detect( img_1, keypoints_1 );
detector.detect( img_2, keypoints_2 ); //【3】计算描述符(特征向量)
SURF extractor;
Mat descriptors_1, descriptors_2;
extractor.compute( img_1, keypoints_1, descriptors_1 );
extractor.compute( img_2, keypoints_2, descriptors_2 ); //【4】采用FLANN算法匹配描述符向量
FlannBasedMatcher matcher;
std::vector< DMatch > matches;
matcher.match( descriptors_1, descriptors_2, matches );
double max_dist = ; double min_dist = ; //【5】快速计算关键点之间的最大和最小距离
for( int i = ; i < descriptors_1.rows; i++ )
{
double dist = matches[i].distance;
if( dist < min_dist ) min_dist = dist;
if( dist > max_dist ) max_dist = dist;
}
//输出距离信息
printf("> 最大距离(Max dist) : %f \n", max_dist );
printf("> 最小距离(Min dist) : %f \n", min_dist ); //【6】存下符合条件的匹配结果(即其距离小于2* min_dist的),使用radiusMatch同样可行
std::vector< DMatch > good_matches;
for( int i = ; i < descriptors_1.rows; i++ )
{
if( matches[i].distance < *min_dist )
{ good_matches.push_back( matches[i]); }
} //【7】绘制出符合条件的匹配点
Mat img_matches;
drawMatches( img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2,
good_matches, img_matches, Scalar::all(-), Scalar::all(-),
vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS ); //【8】输出相关匹配点信息
for( int i = ; i < good_matches.size(); i++ )
{ printf( ">符合条件的匹配点 [%d] 特征点1: %d -- 特征点2: %d \n", i, good_matches[i].queryIdx, good_matches[i].trainIdx ); } //【9】显示效果图
imshow( "匹配效果图", img_matches ); //按任意键退出程序
waitKey();
return ;
}
FlannBasedMatcher 立体匹配的更多相关文章
- 基于MST的立体匹配及相关改进(A Non-Local Cost Aggregation Method for Stereo Matching)
怀着很纠结的心情来总结这篇论文,这主要是因为作者提虽然供了源代码,但是我并没有仔细去深究他的code,只是把他的算法加进了自己的项目.希望以后有时间能把MST这一结构自己编程实现!! 论文题目是基于非 ...
- Stereo Matching 立体匹配学习资料
Middlebury Stereo Evaluation Camera Calibration and 3D Reconstruction OpenCV学习笔记(18)双目测距与三维重建的OpenCV ...
- 立体匹配:关于理解middlebury提供的立体匹配代码后的精减
Middlebury立体匹配源码总结 优化方法 图像可否预处理 代价计算可否采用BT方式 可选代价计算方法 可否代价聚合 可否MinFilter优化原始代价 WTA-Box 可以 可以 AD/SD 可 ...
- 立体视觉-opencv中立体匹配相关代码
三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMS ...
- 真实场景的双目立体匹配(stereo matching)以及虚拟视点合成(virtual view synthsis)示例
双目立体匹配一直是双目视觉的研究热点,双目相机拍摄同一场景的左.右两幅视点图像,运用立体匹配匹配算法获取视差图,进而获取深度图.而深度图的应用范围非常广泛,由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离,可 ...
- 双目立体匹配——归一化互相关(NCC)
归一化相关性,normalization cross-correlation,因此简称NCC,下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称. NCC,顾名思义,就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度,注意这 ...
- OpenCV中feature2D——BFMatcher和FlannBasedMatcher
作者:holybin 原文:https://blog.csdn.net/holybin/article/details/40926315 Brute Force匹配和FLANN匹配是opencv二维特 ...
- zedboard开发板上移植opencv代码(立体匹配)
前言 公司要做立体匹配相关的项目,已有matlab和c++版本,可是不能做到实时显示立体信息,想要硬件实现实时,无奈本渣也是个硬件的新手,先按照实验室lyq同学的思路在zedboard开发板的纯ARM ...
- 学习笔记:使用opencv做双目测距(相机标定+立体匹配+测距).
最近在做双目测距,觉得有必要记录点东西,所以我的第一篇博客就这么诞生啦~ 双目测距属于立体视觉这一块,我觉得应该有很多人踩过这个坑了,但网上的资料依旧是云里雾里的,要么是理论讲一大堆,最后发现还不知道 ...
随机推荐
- 关于WebAPI跨域踩到的一点坑
最近在尝试前后端分离的WebAPI+AngularJS方案,在率先处理授权的时候,踩到了一点WebAPI跨域的坑,其实严格意义上来说也不算是坑吧,只是我自己对WebAPI不熟悉而已,这里我与大家分享一 ...
- matlab数学实验--第二章
控制流: 分支语句: if (条件式),语句:end if (条件式1),语句1:elseif (条件式2),语句2:……:else,语句:end iwitch(分支变量) case(值1),语句1: ...
- Flume架构以及应用介绍
在具体介绍本文内容之前,先给大家看一下Hadoop业务的整体开发流程: 从Hadoop的业务开发流程图中可以看出,在大数据的业务处理过程中,对于数据的采集是十分重要的一步,也是不可避免的一步,从而引 ...
- Arch Linux root密码忘记了怎么办
https://wiki.archlinux.org/index.php/Reset_root_password_(简体中文)https://wiki.archlinux.org/index.php/ ...
- 关于IE无法访问本机网络的问题
多次遇到IE无法访问本机站点的情况,比如架设了一个花生壳,所有人都可以访问,唯独本机不行(服务器),还需要把这个域名加入信任站点,这TMD什么情况.今天又遇到访问本地restful service,用 ...
- Django请求流程图
Django请求流程图
- Logistic Loss的简单讨论
首先应该知道Logistic Loss和Crossing Entropy Loss本质上是一回事. 所以所谓的SoftMaxLoss就是一般二分类LogisitcLoss的推广.之所以在网络中采取这种 ...
- django 获取用户提交的数据 文件 表单
templates: <div> <form action="/detail" method="post" enctype="mul ...
- 2.STM32启动文件
一.概念声明 中断向量:由硬件产生的中断标识码,一般用于存放中断服务程序的跳转指令.根据硬件产生的中断号查找中断向量表来确定对应的中断向量.CM3内核有15个异常 和240个中断源. 程序的内 ...
- docker stats top diff和cp
实战[root@localhost ~]# docker ps -aCONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES1fb916fb0e13 ...