opencv 31 SIFT特徵匹配

① 使用siftfeaturedetector的detect方法檢測特徵存入乙個向量裡(可以使用drawkeypoints在圖中標識出來)

② 使用siftdescriptorextractor的compute方法提取特徵描述符(特徵向量),特徵描述符是乙個矩陣

③ 使用匹配器matcher對描述符進行匹配

④ 匹配結果儲存由dmatch的組成的向量裡設定距離閾值, 使得匹配的向量距離小於閾值才能進入最終的結果

⑤用drawmatch繪製顯示匹配結果

暴力匹配器很簡單, 首先在第一幅影象中選取乙個關鍵點然後依次與第二幅影象的每個關鍵點進行(描述符)距離測試, 最後返回距離最近的關鍵點

/匹配結果刪選

vector

good_matches;

for(int i=0; iif(matches[i].distance < 2*min_dist)

good_matches.push_back(matches[i]);

}mat result;

drawmatches(srcimg1, keypoints1, srcimg2, keypoints2, good_matches, result, scalar(0, 255, 0), scalar::all(-1));

imshow("match_result", result);

waitkey(0);

}

#include "opencv2/opencv.hpp"

#include 
#include 
#include 
#include
using
namespace
std;
using
namespace cv;
void main()

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