opencv3/C++实现FLANN特征匹配的示例分析-创新互联

这篇文章将为大家详细讲解有关opencv3/C++实现FLANN特征匹配的示例分析，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。

创新互联建站是一家专业提供华容企业网站建设,专注与网站制作、成都网站制作、H5高端网站建设、小程序制作等业务。10年已为华容众多企业、政府机构等服务。创新互联专业网络公司优惠进行中。

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& 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& 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
#include
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
  Ptrdetector = SURF::create(minHessian);
  std::vectorkeypoints1;
  std::vectorkeypoints2;
  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::vectormatches;
  //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::vectorgoodMatches;
  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(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);
  imshow("output", matchesImg);

  waitKey();
  return 0;
}

关于“opencv3/C++实现FLANN特征匹配的示例分析”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，使各位可以学到更多知识，如果觉得文章不错，请把它分享出去让更多的人看到。

另外有需要云服务器可以了解下创新互联建站www.cdcxhl.com，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。

标题名称：opencv3/C++实现FLANN特征匹配的示例分析-创新互联
网页路径：http://bjjierui.cn/article/doishp.html