OpenCV平面物体检测
平面物体检测
这个教程的目标是学习如何使用 features2d 和 calib3d 模块来检测场景中的已知平面物体。
测试数据: 数据图像文件,比如 “box.png”或者“box_in_scene.png”等。
创建新的控制台(console)项目。读入两个输入图像。
Mat img1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);检测两个图像的关键点(尺度旋转都不发生变化的关键点)。
// 对第一幅图像进行关键点检测
FastFeatureDetector detector(15);
vector<KeyPoint> keypoints1;
detector.detect(img1, keypoints1); ... // 对第二幅图像进行关键点检测计算每个关键点的描述向量(Descriptor)。
// 计算描述向量
SurfDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptors1;
extractor.compute(img1, keypoints1, descriptors1); ... // 计算第二幅图像中的关键点对应的描述向量计算两幅图像中的关键点对应的描述向量距离,寻找两图像中距离最近的描述向量对应的关键点,即为两图像中匹配上的关键点:
// 关键点描述向量匹配
BruteForceMatcher<L2<float> > matcher;
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);可视化结果:
// 绘制出结果
namedWindow("matches", 1);
Mat img_matches;
drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);
imshow("matches", img_matches);
waitKey(0);寻找两个点集合中的单映射变换(homography transformation):
vector<Point2f> points1, points2;
// 用点填充形成矩阵(array)
....
Mat H = findHomography(Mat(points1), Mat(points2), CV_RANSAC, ransacReprojThreshold);创建内匹配点集合同时绘制出匹配上的点。用perspectiveTransform函数来通过单映射来映射点:
Mat points1Projected; perspectiveTransform(Mat(points1), points1Projected, H);
用 drawMatches 来绘制内匹配点.
翻译者
Shuai Zheng, <kylezheng04@gmail.com>, http://www.cbsr.ia.ac.cn/users/szheng/
from: http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/features2d/detection_of_planar_objects/detection_of_planar_objects.html#detectionofplanarobjects
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