1.定义特征提取器和描述子提取器:

cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector;
cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> descriptor;

2.设置提取器的类型(ORB\SIFT\SURF)

detector=cv::FeatureDetector::create("ORB");
// 如果使用 sift, surf ,之前要初始化nonfree模块
// cv::initModule_nonfree();
// _detector = cv::FeatureDetector::create( "SIFT" );
// _descriptor = cv::DescriptorExtractor::create( "SIFT" );
descriptor = cv::DescriptorExtractor::create("ORB");

3.提取关键点

vector<cv::KeyPoint> kp1,kp2;//关键点
detector->detect(rgb1,kp1);//提取关键点
detector->detect(rgb2,kp2);//提取关键点

4.计算描述子

cv::Mat desp1, desp2;
descriptor->compute( rgb1, kp1, desp1 );
descriptor->compute( rgb2, kp2, desp2 );

5.匹配描述子

vector< cv::DMatch > matches;
cv::BFMatcher matcher;
matcher.match( desp1, desp2, matches );

6.筛选匹配的特征点(去掉大于最小距离的二倍的匹配点)

// 筛选匹配,把距离太大的去掉
// 这里使用的准则是去掉大于2倍最小距离的匹配
vector< cv::DMatch > goodMatches;
double minDis = ;
for ( size_t i=; i<matches.size(); i++ )
{
if ( matches[i].distance < minDis )
minDis = matches[i].distance;
}for ( size_t i=; i<matches.size(); i++ )
{
if (matches[i].distance < *minDis)
goodMatches.push_back( matches[i] );
}

OPENCV中特征提取和匹配的步骤的更多相关文章

  1. 使用Opencv中matchTemplate模板匹配方法跟踪移动目标

    模板匹配是一种在图像中定位目标的方法,通过把输入图像在实际图像上逐像素点滑动,计算特征相似性,以此来判断当前滑块图像所在位置是目标图像的概率. 在Opencv中,模板匹配定义了6种相似性对比方式: C ...

  2. OpenCV中的模板匹配/Filter2d

    1.模板匹配 模板匹配是在图像中寻找目标的方法之一.Come On, Boy.我们一起来看看模板匹配到底是怎么回事. 参考链接:http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2 ...

  3. Opencv Sift算子特征提取与匹配

    SIFT算法的过程实质是在不同尺度空间上查找特征点(关键点),用128维方向向量的方式对特征点进行描述,最后通过对比描述向量实现目标匹配. 概括起来主要有三大步骤: 1.提取关键点: 2.对关键点附加 ...

  4. 立体视觉-opencv中立体匹配相关代码

    三种匹配算法比较 BM算法: 该算法代码: view plaincopy to clipboardprint? CvStereoBMState *BMState = cvCreateStereoBMS ...

  5. [OpenCV-Python] OpenCV 中的图像处理 部分 IV (六)

    部分 IVOpenCV 中的图像处理 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 23 图像变换 23.1 傅里叶变换目标本小节我们将要学习: • 使用 OpenCV 对图像进行傅里叶变换 • ...

  6. 使用GDI+显示OpenCV中的图像IplImage

    OpenCV虽然自带了轻量级的界面库HighGUI,但是支持的图像化元素实在是太少了,一般只在前期算法测试时使用.实际产品还是使用MFC库.因此本文记录了如何在GDI+中显示OpenCV中的IplIm ...

  7. [OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述 部分 V (一)

    部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 29 理解图像特征 目标本节我会试着帮你理解什么是图像特征,为什么图像特征很重要,为什么角点很重要等.29.1 解释 我相 ...

  8. [OpenCV-Python] OpenCV 中图像特征提取与描述 部分 V (二)

    部分 V图像特征提取与描述 OpenCV-Python 中文教程(搬运)目录 34 角点检测的 FAST 算法 目标 • 理解 FAST 算法的基础 • 使用 OpenCV 中的 FAST 算法相关函 ...

  9. 【计算机视觉】OpenCV篇(10) - 模式识别中的模板匹配

    什么是模式识别? 它指的是,对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析,从而达到对事物或现象进行描述.辨认.分类和解释的目的. 我们之所以可以很快辨别猫是猫.O不是0,就是因为在我们大脑中已经给猫 ...

随机推荐

  1. es集群搭建

    1.复制5份es,版本要相同,且各个节点上jdk版本也要相同,否则会报数据同步格式不一致  invalid internal transport message format. 2.配置elastic ...

  2. redis 配置文件解释 以及集群部署

    redis是一款开源的.高性能的键-值存储(key-value store),和memcached类似,redis常被称作是一款key-value内存存储系统或者内存数据库,同时由于它支持丰富的数据结 ...

  3. js导出excel文件

    <div id="tablesDiv"> <table id="tabDiv1"> <tbody><tr> &l ...

  4. js前台计算两个日期的间隔时间

    js前台计算两个日期的间隔时间(时间差)原创 2017年08月28日 16:09:43 标签:javascript 1144在后台传来两个时间字段,从中解析出两个字符串类型的日期格式 需要在前台解析出 ...

  5. JQuery+formValidator实现表单验证

    <!-- 需求: 用户注册页面要有用户名.密码.确认密码.邮箱 用户名文本框:用户名不能为空,且必须为数字与字母的6到12位的组合 密码框:密码不能为空,最少6位,包括至少1个大写字母,1个小写 ...

  6. python Selenium启动chromedriver

    从网上下载对应版本的chromedriver之后,里面的内容仅为一个.exe文件, 将其解压在chrome的安装目录下(C:\Program Files (x86)\Google\Chrome\App ...

  7. PHP拦截器之__set()与__get()的理解与使用方法

    “一般来说,总是把类的属性定义为private,这更符合现实的逻辑.   但是,对属性的读取和赋值操作是非常频繁的,因此在PHP5中,预定义了两个函数“__get()”和“__set()”来获取和赋值 ...

  8. Docker容器的基本了解和命令

    一.docker和虚拟机的对比 特性 容器 虚拟机 启动 秒级 分钟级 硬盘使用 一般为MB 一般为GB 性能 接近原生 弱于 系统支持量 单机支持上千个容器 一般几十个 更高效的利用系统资源 更快速 ...

  9. Lombok快速入门

    Lombok是简化开发的jar包 借用老师的图来说明

  10. vue项目性能优化,优化项目加载慢的问题

    一. 对路由组件进行懒加载: 如果使用同步的方式加载组件,在首屏加载时会对网络资源加载加载比较多,资源比较大,加载速度比较慢.所以设置路由懒加载,按需加载会加速首屏渲染.在没有对路由进行懒加载时,在C ...