opencv3/C++ FLANN特征匹配方式

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<KeyPoint>& 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<DMatch>& 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<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>
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<SURF>detector = SURF::create(minHessian);
  std::vector<KeyPoint>keypoints1;
  std::vector<KeyPoint>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<DMatch>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<DMatch>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<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);
  imshow("output", matchesImg);

  waitKey();
  return 0;
}

以上这篇opencv3/C++ FLANN特征匹配方式就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • opencv3/C++ HOG特征提取方式

    HOG特征 HOG(Histograms of Oriented Gradients)梯度方向直方图 通过利用梯度信息能反映图像目标的边缘信息并通过局部梯度的大小将图像局部的外观和形状特征化.在论文Histograms of Oriented Gradients for Human Detection中被提出. HOG特征的提取过程为: Gamma归一化: 计算梯度: 划分cell 组合成block,统计block直方图: 梯度直方图归一化: 收集HOG特征. Gamma归一化: 对图像颜色进行

  • opencv3/C++ FLANN特征匹配方式

    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<KeyPoint>& 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

  • Python OpenCV特征检测之特征匹配方式详解

    目录 前言  一.暴力匹配器 二.FLANN匹配器 前言  获得图像的关键点后,可通过计算得到关键点的描述符.关键点描述符可用于图像的特征匹配.通常,在计算图A是否包含图B的特征区域时,将图A称做训练图像,将图B称为查询图像.图A的关键点描述符称为训练描述符,图B的关键点描述符称为查询描述符. 一.暴力匹配器 暴力匹配器使用描述符进行特征比较.在比较时,暴力匹配器首先在查询描述符中取一个关键点的描述符,将其与训练描述符中的所有关键点描述符进行比较,每次比较后会给出一个距离值,距离最小的值对应最佳

  • OpenCV实现特征检测和特征匹配方法汇总

    目录 1.SURF 2.SIFT 3.ORB 4.FAST 5.Harris角点 一幅图像中总存在着其独特的像素点,这些点我们可以认为就是这幅图像的特征,成为特征点.计算机视觉领域中的很重要的图像特征匹配就是一特征点为基础而进行的,所以,如何定义和找出一幅图像中的特征点就非常重要.这篇文章我总结了视觉领域最常用的几种特征点以及特征匹配的方法. 在计算机视觉领域,兴趣点(也称关键点或特征点)的概念已经得到了广泛的应用, 包括目标识别. 图像配准. 视觉跟踪. 三维重建等. 这个概念的原理是, 从图

  • 在OpenCV里使用特征匹配和单映射变换的代码详解

    前面已经学习特征查找和对应匹配,接着下来在特征匹配之后,再使用findHomography函数来找出对应图像的投影矩阵.首先使用一个查询图片,然后在另外一张图片里找到目标对象,其实就是想在图片里查找所需要目标的一部分区域.为了实现这样的功能,需要使用calib3d库里的一个函数cv.findHomography(),把从两张图片里找到的特征点当作参数,传送给这个函数,然后这个函数返回一个投影变换矩阵,我们就可以使用 cv.perspectiveTransform()函数来对查找的目标进行投影,这

  • opencv3/C++图像滤波实现方式

    图像滤波在opencv中可以有多种实现形式 自定义滤波 如使用3×3的掩模: 对图像进行处理. 使用函数filter2D()实现 #include<opencv2/opencv.hpp> using namespace cv; int main() { //函数调用filter2D功能 Mat src,dst; src = imread("E:/image/image/daibola.jpg"); if(!src.data) { printf("can not l

  • pytorch 计算ConvTranspose1d输出特征大小方式

    问题:如何经过convTransposed1d输出指定大小的特征? import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F conv1 = nn.Conv1d(1, 2, 3, padding=1) conv2 = nn.Conv1d(in_channels=2, out_channels=4, kernel_size=3, padding=1) #转置卷积 dconv1 = nn.ConvTranspose1d(4,

  • 图文详解Nginx多种匹配方式

    目录 前言 端口转发 利用访问地址转发 同一个server可以同时配置多个主机名 前置匹配 后置匹配 正则匹配 总结 前言 首先建立两个不同的路径的页面做测试 然后打开/usr/local/nginx/conf目录下的ngnix.conf 可以看到 每一个server都可以定义一个访问的转发到的路径 端口转发 server { listen 878;#当访问878端口组时 server_name localhost; #charset koi8-r; #access_log logs/host.

  • Java Pattern和Matcher字符匹配方式

    目录 Pattern类定义 因此,典型的调用顺序是: Pattern类方法详解 Pattern类使用示例: Matcher类定义 Matcher类方法详解 1.Matcher类提供了三个匹配操作方法 2.返回匹配器的显示状态 3.int start(),int end(),int group()均有一个重载方法 4.Matcher类同时提供了四个将匹配子串替换成指定字符串的方法: 5.其他一些方法: 应用实例 Pattern类定义 public final class Pattern exten

  • Mysql字段和java实体类属性类型匹配方式

    Mysql字段和java实体类属性类型匹配 参见下图: 数据库字段转实体类字段 DROP FUNCTION IF EXISTS f_spiltStr; CREATE FUNCTION `f_spiltStr`(DATA1 varchar(50)) RETURNS varchar(1000) CHARSET utf8 BEGIN SET @length = LENGTH(DATA1) - LENGTH(REPLACE(DATA1,'_','')); SET @i = 1; set @result

  • Python实现字符串模糊匹配方式

    目录 Python字符串模糊匹配 包含四个参数 python-re模块,模糊匹配 Python字符串模糊匹配 Python的difflib库中get_close_matches方法 包含四个参数 x:被匹配的字符串. words:去匹配的字符串列表. n,前topn个最佳匹配返回,默认为3. cutoff:匹配度大小,为[0, 1]浮点数,默认数值0.6. import difflib list1 = ['ape', 'apple', 'peach', 'puppy'] difflib.get_

随机推荐