OPENCV中特征提取和匹配的步骤
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] );
}
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