2、計算描述子descriptorextractor
3、另一種方法：detectandcompute函式
4、匹配descriptormatcher
5、匹配篩選
6、關於featuredetector與descriptorextractor的說明
//在descriptors_1中每一行roll儲存乙個對應的關鍵點的描述子
呼叫方式：match.distance，可以與double型別的資料比較class cv_exports_w descriptormatcher : public algorithm
;
featuredetector與descriptorextractor都是cv::feature2d的別名，所以兩者是相同的，以上分開使用是為了能體現特徵提取描述子計算的步驟，第一二步可以用下面的**來替代
cv::ptrfeature = cv::orb::create();
feature->detect( img_1, keypoints_1 );
feature->compute( img_1, keypoints_1, descriptors_1);
視覺理論學習 特徵檢測
影象的幾何矩 fast演算法 用於角點檢測 設定乙個畫素點p和乙個閾值t，若閾值內的畫素點滿足條件，則接受p為角點 fast核心思想就是找出那些卓爾不群的點，即拿乙個點跟它周圍的點比較，如果它和其中大部分的點都不一樣就可以認為它是乙個特徵點。brief演算法 brief binary robust ...
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帶有Lowe s演算法的SIFT特徵提取和匹配
採用lowe s的演算法選出優秀匹配點。include highgui highgui.hpp include opencv2 nonfree nonfree.hpp include opencv2 legacy legacy.hpp include using namespace cv using...