Opencv中Surf算子提取特征,生成特征描述子,匹配特征的流程跟Sift是完全一致的,这里主要介绍一下整个过程中需要使用到的主要的几个Opencv方法。 1. 特征提取 特征提取使用SurfFeatureDetector类中的detect方法,先定义一个SurfFeatureDetector类的对象,通过对象调用detect方法就可以提取输入图像的Surf特征。可以使用不带参数的默...
SurfDescriptor.compute(image2,keyPoint2,imageDesc2);//获得匹配特征点,并提取最优配对FlannBasedMatcher matcher; vector<DMatch> matchePoints; matcher.match(imageDesc1,imageDesc2,matchePoints,Mat());sort(matchePoints.begin(),matchePoints.end());//特征点排序//获取排在前N个的最优匹配特征点vector<...
Surf采用Henssian矩阵获取图像局部最值还是十分稳定的,但是在求主方向阶段太过于依赖局部区域像素的梯度方向,有可能使得找到的主方向不准确,后面的特征向量提取以及匹配都严重依赖于主方向,即使不大偏差角度也可以造成后面特征匹配的放大误差,从而匹配不成功;另外图像金字塔的层取 得不足够紧密也会使得尺度有误差,后面的...
使用cv::xfeatures2d::SURF及其函数cv::xfeatures2d::SURF::compute执行所需的计算。 使用cv::DescriptorMatcher来匹配特征向量 使用函数cv::drawMatches绘制检测到的匹配。 理论 代码: #include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> #include <cmath> #include <string> #include <opencv2/core.hpp> #i...
从上面的代码可以看见,用OpenCV来做特征提取匹配相当简便,出去读图和显示结果的代码,真正核心的部分只有3段代码,分别是检测关键点,提取描述向量和特征匹配,一共只有11行代码。 在我的示例代码中,使用的是SURF特征,而在OpenCV中,实现了很多种特征,如SIFT,FAST等,这些特征的实现各不相同,但是都是从一个公共抽象基类派...
1 有了surf和sfit前提，特征点匹配就有基础。opencv提供了BFMatcher和FlannBasedMatcher两种方法进行匹配，本文先介绍BFMatcher。BFMatcher：所有可能的匹配，寻找最佳。FlannBasedMatcher：最近邻近似匹配，不是最佳匹配。代码片段：导入图片，其中是翻转过的图片imageA = cv.imread('c:\\haitun.png')cv....
这样每个小区域就有4个值,所以每个特征点就是16*4=64维的向量,相比sift而言,少了一半,这在特征匹配过程中会大大加快匹配速度。 6.结束语 Surf采用Henssian矩阵获取图像局部最值还是十分稳定的,但是在求主方向阶段太过于依赖局部区域像素的梯度方向,有可能使得找到的主方向不准确,后面的特征向量提取以及匹配...
FeatureDetector*pDetector=newSurfFeatureDetector;//这里我们用了SURF特征点 pDetector->detect(matLeftImage,LeftKey); pDetector->detect(matRightImage,RightKey); deletepDetector; //Extractdescriptors DescriptorExtractor*pExtractor=newSurfDescriptorExtractor;//提取SURF描述向量 pExtractor->compute(matLeftImage...
surf_descriptor ; vector<KeyPoint> kpts1_surf, kpts2_surf; Mat desc1_surf, desc2_surf; Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher_l2 = DescriptorMatcher::create("BruteForce"); //欧氏距离匹配 vector<vector<DMatch> > dmatches_surf; vector<Point2f> matches_surf, inliers_surf; surf_detector.detect...
该haar小波特征为水平方向值之和,水平方向绝对值之和,垂直方向之和,垂直方向绝对值之和。该过程的示意图如下所示: 这样每个小区域就有4个值,所以每个特征点就是16*4=64维的向量,相比sift而言,少了一半,这在特征匹配过程中会大大加快匹配速度。 6.结束语 Surf采用Henssian矩阵获取图像局部最值还是十分稳定的,...