99热在线精品一区二区三区_国产伦精品一区二区三区女破破_亚洲一区二区三区无码_精品国产欧美日韩另类一区

這篇文章將為大家詳細(xì)講解有關(guān)opencv3/C++實(shí)現(xiàn)FLANN特征匹配的示例分析，小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

公司主營業(yè)務(wù)：成都做網(wǎng)站、網(wǎng)站建設(shè)、移動網(wǎng)站開發(fā)等業(yè)務(wù)。幫助企業(yè)客戶真正實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)宣傳，提高企業(yè)的競爭能力。創(chuàng)新互聯(lián)建站是一支青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力青春激揚(yáng)、勤奮敬業(yè)、活力澎湃、和諧高效的團(tuán)隊(duì)。公司秉承以“開放、自由、嚴(yán)謹(jǐn)、自律”為核心的企業(yè)文化，感謝他們對我們的高要求，感謝他們從不同領(lǐng)域給我們帶來的挑戰(zhàn)，讓我們激情的團(tuán)隊(duì)有機(jī)會用頭腦與智慧不斷的給客戶帶來驚喜。創(chuàng)新互聯(lián)建站推出項(xiàng)城免費(fèi)做網(wǎng)站回饋大家。

使用函數(shù)detectAndCompute(）檢測關(guān)鍵點(diǎn)并計(jì)算描述符

函數(shù)detectAndCompute(）參數(shù)說明：

void detectAndCompute( 
InputArray image, //圖像
InputArray mask, //掩模
CV_OUT std::vector& keypoints,//輸出關(guān)鍵點(diǎn)的集合
OutputArray descriptors,//計(jì)算描述符（descriptors[i]是為keypoints[i]的計(jì)算描述符）
bool useProvidedKeypoints=false //使用提供的關(guān)鍵點(diǎn)
);

match(）從查詢集中查找每個(gè)描述符的最佳匹配。

參數(shù)說明：

void match( 
InputArray queryDescriptors, //查詢描述符集
InputArray trainDescriptors, //訓(xùn)練描述符集合
CV_OUT std::vector& matches, //匹配
InputArray mask=noArray() //指定輸入查詢和描述符的列表矩陣之間的允許匹配的掩碼
) const;

FLANN特征匹配示例：

#include
#include
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;

//FLANN對高維數(shù)據(jù)較快
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....\n");
    return -1;
  }
  imshow("image1", src1);
  imshow("image2", src2);

  int minHessian = 400;
  //選擇SURF特征
  Ptrdetector = SURF::create(minHessian);
  std::vectorkeypoints1;
  std::vectorkeypoints2;
  Mat descriptor1, descriptor2;
  //檢測關(guān)鍵點(diǎn)并計(jì)算描述符
  detector->detectAndCompute(src1, Mat(), keypoints1, descriptor1);
  detector->detectAndCompute(src2, Mat(), keypoints2, descriptor2);

  //基于Flann的描述符匹配器
  FlannBasedMatcher matcher;
  std::vectormatches;
  //從查詢集中查找每個(gè)描述符的最佳匹配
  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 \n", dist);
    if (dist > maxDist)
    {
      maxDist = dist;
    }
    if (dist < minDist)
    {
      minDist = dist;
    }

  }
  //DMatch類用于匹配關(guān)鍵點(diǎn)描述符的
  std::vectorgoodMatches;
  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(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);
  imshow("output", matchesImg);

  waitKey();
  return 0;
}

關(guān)于“opencv3/C++實(shí)現(xiàn)FLANN特征匹配的示例分析”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學(xué)到更多知識，如果覺得文章不錯(cuò)，請把它分享出去讓更多的人看到。

分享文章：opencv3/C++實(shí)現(xiàn)FLANN特征匹配的示例分析
分享地址：http://ef60e0e.cn/article/gedjpc.html