opencv3/C++怎么实现FLANN特征匹配

这篇文章主要介绍了opencv3/C++怎么实现FLANN特征匹配的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇opencv3/C++怎么实现FLANN特征匹配文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。

创新互联建站长期为成百上千家客户提供的网站建设服务，团队从业经验10年，关注不同地域、不同群体，并针对不同对象提供差异化的产品和服务；打造开放共赢平台，与合作伙伴共同营造健康的互联网生态环境。为张家界企业提供专业的网站建设、网站设计，张家界网站改版等技术服务。拥有10多年丰富建站经验和众多成功案例,为您定制开发。

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++怎么实现FLANN特征匹配”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“opencv3/C++怎么实现FLANN特征匹配”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

当前标题：opencv3/C++怎么实现FLANN特征匹配
浏览地址：http://cdxtjz.cn/article/jpjsjh.html