OpenCV學習問題記錄（五）

在特徵點檢測之後，需要描述特徵點位置、特徵等資訊，以便於後續匹配等工作的進行。

以下提供brisk和sift兩種演算法的特徵點描述演算法，opencv將演算法都封裝了，呼叫起來比較簡單；

注：sift演算法可能因為版權問題不能使用

#include

#include
#include
#include
#include
#include
#include
//sift所需標頭檔案
#include
//sift所需標頭檔案
using
namespace std;
void
desckeypoints1()
intmain()
注：主要的描述演算法及其原始碼
1、 cv::ptr<:descriptorextractor> descriptor = cv::brisk::
create()
;    cv::mat descbrisk;
descriptor-
>
compute
(imggray, kptsbrisk, descbrisk)
;imggray:輸入的灰度影象&cv::mat
kptbrisk:輸入的特徵點&vector<:keypoint>
descbrisk:輸出的特徵點描述矩陣&cv::mat

#include

#include
#include
#include
#include
#include
#include
"structio.hpp"
using
namespace std;
void
matchdescriptors
(cv::mat &imgsource, cv::mat &imgref, vector<:keypoint>
&kptssource, vector<:keypoint>
&kptsref, cv::mat &descsource, cv::mat &descref,
vector<:dmatch>
&matches, string descriptortype, string matchertype, string selectortype)
else
if(matchertype.
compare
("mat_flann")==
0)matcher = cv::descriptormatcher::
create
(cv::descriptormatcher::flannbased)
;//快速最近鄰逼近搜尋函式
//... todo : implement flann matching
cout <<
"flann matching";}
// perform matching task
if(selectortype.
compare
("sel_nn")==
0)else
if(selectortype.
compare
("sel_knn")==
0)}// todo : filter matches using descriptor distance ratio test
}// visualize results
cv::mat matchimg = imgref.
clone()
;    cv::
drawmatches
(imgsource, kptssource, imgref, kptsref, matches,
matchimg, cv::scalar::
all(-1
), cv::scalar::
all(-1
), vector<
char
>()
, cv::drawmatchesflags::draw_rich_keypoints)
;    string windowname =
"matching keypoints between two camera images (best 50)"
;    cv::
namedwindow
(windowname,7)
;    cv::
imshow
(windowname, matchimg)
;    cv::
waitkey(0);}

OpenCV學習問題記錄（一）

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