opencv 3/C++FLANN 특징 일치 방식

함수 detectAndCompute()를 사용 하여 관건 점 을 감지 하고 설명 자 를 계산 합 니 다.
함수 detectAndCompute()매개 변수 설명:

void detectAndCompute( 
InputArray image, //  
InputArray mask, //  
CV_OUT std::vector<KeyPoint>& keypoints,//        
OutputArray descriptors,//     （descriptors[i]  keypoints[i]      ）
bool useProvidedKeypoints=false //        
);

match()는 검색 에서 모든 설명자 의 가장 좋 은 일치 성 을 찾 습 니 다.
매개 변수 설명:

void match( 
InputArray queryDescriptors, //      
InputArray trainDescriptors, //       
CV_OUT std::vector<DMatch>& matches, //  
InputArray mask=noArray() //                         
) const;

FLANN 특징 일치 예시:

#include<opencv2/opencv.hpp>
#include<opencv2/xfeatures2d.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;

//FLANN       
int main()
{
  Mat src1,src2;
  src1 = imread("E:/image/image/card2.jpg");
  src2 = imread("E:/image/image/cards.jpg");
  if (src1.empty() || src2.empty())
  {
    printf("can ont load images....
");
    return -1;
  }
  imshow("image1", src1);
  imshow("image2", src2);

  int minHessian = 400;
  //  SURF  
  Ptr<SURF>detector = SURF::create(minHessian);
  std::vector<KeyPoint>keypoints1;
  std::vector<KeyPoint>keypoints2;
  Mat descriptor1, descriptor2;
  //           
  detector->detectAndCompute(src1, Mat(), keypoints1, descriptor1);
  detector->detectAndCompute(src2, Mat(), keypoints2, descriptor2);

  //  Flann       
  FlannBasedMatcher matcher;
  std::vector<DMatch>matches;
  //                 
  matcher.match(descriptor1, descriptor2, matches);
  double minDist = 1000;
  double maxDist = 0;
  for (int i = 0; i < descriptor1.rows; i++)
  {
    double dist = matches[i].distance;
    printf("%f 
", dist);
    if (dist > maxDist)
    {
      maxDist = dist;
    }
    if (dist < minDist)
    {
      minDist = dist;
    }

  }
  //DMatch            
  std::vector<DMatch>goodMatches;
  for (int i = 0; i < descriptor1.rows; i++)
  {
    double dist = matches[i].distance;
    if (dist < max(2.5*minDist, 0.02))
    {
      goodMatches.push_back(matches[i]);
    }
  }
  Mat matchesImg;
  drawMatches(src1, keypoints1, src2, keypoints2, goodMatches, matchesImg, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1), std::vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);
  imshow("output", matchesImg);

  waitKey();
  return 0;
}

이상 의 opencv 3/C++FLANN 특징 매 칭 방식 은 바로 편집장 이 여러분 에 게 공유 한 모든 내용 입 니 다.여러분 께 참고 가 되 고 저희 도 많이 응원 해 주 셨 으 면 좋 겠 습 니 다.