opencv学习之路(35)、SURF特征点提取与匹配(三)
一、简介
二、opencv中的SURF算法接口
三、特征点匹配方法
四、代码
1.特征点提取
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
#include <vector>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv; void main()
{
Mat srcImg1 = imread("E://1.jpg");
Mat srcImg2 = imread("E://2.jpg");
//定义SURF特征检测类对象
SurfFeatureDetector surfDetector();//SIFT有默认值,SURF没有默认值,需要赋初值 hessianThreshold
//定义KeyPoint变量
vector<KeyPoint>keyPoints1;
vector<KeyPoint>keyPoints2;
//特征点检测
surfDetector.detect(srcImg1, keyPoints1);
surfDetector.detect(srcImg2, keyPoints2);
//绘制特征点(关键点)
Mat feature_pic1, feature_pic2;
drawKeypoints(srcImg1, keyPoints1, feature_pic1, Scalar(,,));
//drawKeypoints(srcImg2, keyPoints2, feature_pic2, Scalar::all(-1));
//drawKeypoints(srcImg1, keyPoints1, feature_pic1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
drawKeypoints(srcImg2, keyPoints2, feature_pic2, Scalar::all(-), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
//显示原图
imshow("src1", srcImg1);
imshow("src2", srcImg2);
//显示结果
imshow("feature1", feature_pic1);
imshow("feature2", feature_pic2); waitKey();
}
2.暴力匹配(尽量避免使用“nth_element前多少个”筛选)
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
#include <opencv2/legacy/legacy.hpp>
#include <vector>
#include<iostream>
using namespace std;
using namespace cv; void main()
{
Mat srcImg1 = imread("E://11.jpg");
Mat srcImg2 = imread("E://22.jpg");
//定义SURF特征检测类对象
SurfFeatureDetector surfDetector(); //HessianThreshold //定义KeyPoint变量
vector<KeyPoint>keyPoints1;
vector<KeyPoint>keyPoints2;
//特征点检测
surfDetector.detect(srcImg1, keyPoints1);
surfDetector.detect(srcImg2, keyPoints2);
//绘制特征点(关键点)
Mat feature_pic1, feature_pic2;
drawKeypoints(srcImg1, keyPoints1, feature_pic1, Scalar::all(-));
drawKeypoints(srcImg2, keyPoints2, feature_pic2, Scalar::all(-));
//显示原图
imshow("src1", srcImg1);
imshow("src2", srcImg2);
//显示结果
imshow("feature1", feature_pic1);
imshow("feature2", feature_pic2); //计算特征点描述符 / 特征向量提取
SurfDescriptorExtractor descriptor;
Mat description1;
descriptor.compute(srcImg1, keyPoints1, description1);
Mat description2;
descriptor.compute(srcImg2, keyPoints2, description2);
cout<<description1.cols<<endl;
cout<<description1.rows<<endl; //进行BFMatch暴力匹配
BruteForceMatcher<L2<float>>matcher; //实例化暴力匹配器
vector<DMatch>matches; //定义匹配结果变量
matcher.match(description1, description2, matches); //实现描述符之间的匹配 //计算向量距离的最大值与最小值
double max_dist=, min_dist=;
for(int i=; i<description1.rows; i++)
{
if(matches.at(i).distance > max_dist)
max_dist = matches[i].distance;
if(matches.at(i).distance < min_dist)
min_dist = matches[i].distance;
}
cout<<"min_distance="<<min_dist<<endl;
cout<<"max_distance="<<max_dist<<endl; //匹配结果筛选
vector<DMatch>good_matches;
for(int i=; i<matches.size(); i++)
{
if(matches[i].distance < *min_dist)
good_matches.push_back(matches[i]);
} Mat result;
//drawMatches(srcImg1, keyPoints1, srcImg2, keyPoints2, matches, result, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1));
drawMatches(srcImg1, keyPoints1, srcImg2, keyPoints2, good_matches, result, Scalar(, , ), Scalar::all(-));
imshow("Match_Result", result); waitKey();
}
因为surf检测到的角点比较少,所以不适合做小目标匹配。
同样代码,使用sift作对比
3.FlannBasedMatcher匹配
//BruteForceMatcher<L2<float>>matcher; //实例化暴力匹配器
FlannBasedMatcher matcher; //实例化FLANN匹配器
vector<DMatch>matches; //定义匹配结果变量
matcher.match(description1, description2, matches); //实现描述符之间的匹配
其余代码相同
opencv学习之路(35)、SURF特征点提取与匹配(三)的更多相关文章
- OpenCV成长之路(9):特征点检测与图像匹配
特征点又称兴趣点.关键点,它是在图像中突出且具有代表意义的一些点,通过这些点我们可以用来识别图像.进行图像配准.进行3D重建等.本文主要介绍OpenCV中几种定位与表示关键点的函数. 一.Harris ...
- Opencv学习之路—Opencv下基于HOG特征的KNN算法分类训练
在计算机视觉研究当中,HOG算法和LBP算法算是基础算法,但是却十分重要.后期很多图像特征提取的算法都是基于HOG和LBP,所以了解和掌握HOG,是学习计算机视觉的前提和基础. HOG算法的原理很多资 ...
- opencv学习之路(34)、SIFT特征匹配(二)
一.特征匹配简介 二.暴力匹配 1.nth_element筛选 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/nonfree ...
- opencv学习之路(33)、SIFT特征点提取(一)
一.简介 二.OpenCV中的SIFT算法接口 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <opencv2/nonfree/nonfree ...
- opencv学习之路(19)、直方图
一.概述 二.一维灰度直方图 #include "opencv2/opencv.hpp" #include<iostream> using namespace cv; ...
- opencv学习之路(41)、人脸识别
一.人脸检测并采集个人图像 //take_photo.cpp #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; using namespac ...
- opencv学习之路(40)、人脸识别算法——EigenFace、FisherFace、LBPH
一.人脸识别算法之特征脸方法(Eigenface) 1.原理介绍及数据收集 特征脸方法主要是基于PCA降维实现. 详细介绍和主要思想可以参考 http://blog.csdn.net/u0100066 ...
- opencv学习之路(20)、直方图应用
一.直方图均衡化--equalizeHist() #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; void main() { 6 ...
- opencv学习之路(18)、霍夫变换
一.简介 在图像处理和计算机视觉领域中,如何从当前的图像中提取所需要的特征信息是图像识别的关键所在.在许多应用场合中需要快速准确地检测出直线或者圆.其中一种非常有效的解决问题的方法是霍夫(Hough) ...
随机推荐
- MTCP 在 64 位机器上不工作
今天打开以前写的 MTCP, 却无法运行. 报错如下: Exception in thread "Thread-0" java.lang.UnsatisfiedLinkError: ...
- 使用sessionStorage进行数据存值
<!DOCTYPE html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="view ...
- 理解npm run
引言 ReactNative 开发中经常用到一些npm run的命令来打包.最近在这上面踩了一个坑,所以研究了一下. 在阅文做了两个ReactNative混合开发的项目,都用npm run bundl ...
- synchronized和Lock复习
刚学编程的时候,不懂得同步的概念,只认为程序按照自己写的顺序执行, 直到学到多线程,但当时理解同步问题,也只是面对临界资源需要加锁去控制, 解决一些,如生产消费的问题.但当时一直没考虑过,多线程的情况 ...
- LeetCode 169 Majority Element 解题报告
题目要求 Given an array of size n, find the majority element. The majority element is the element that a ...
- delphi 中实现当期日期 减去 若干小时的方法
假定当期日期为:2011-08-01 15:00:00 now - 1 :代表前一天的日期 返回值:2011-07-31 15:00:00 now - 1/3 :代表8小时前 ...
- No code signature found. 解决方式
除了网上常说的sudo chmod -R 777 /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Deve ...
- BIML 101 - ETL数据清洗 系列 - BIML 快速入门教程 - 连接数据库执行SQL语句
BIML 101 - BIML 快速入门教程 第一节 连接数据库执行SQL语句 本小节将用BIML建一个简单的可以执行的包. 新建一个biml文件,贴入下面的代码 1 <Biml xmlns=& ...
- 上海嘉韦思杯部分writeup
第二题 打开赛题,看到加密字符串,进行base64解密,发现是JSFUCK,再次解密,控制台得到flag. 第三题 打开频谱图得到flag,flag中有三个_,联想到音频文件详细信息中的三个zero, ...
- VMVare的窗口自适应
啊!好久没来博客园了.原因很简单,我把密码丢了. 最近才从系统申请重置了密码,这不,又能登录了.你可能好奇,是的,我也在疑惑:我是不是搞IT的啊?因为只要密码丢失,我就认为世界完蛋了,我完蛋了:) 这 ...