opencv学习-特征匹配

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了opencv学习-特征匹配。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

opencv特征匹配方法有两种,分别是:

暴力特征匹配

BF(Brute-Force),暴力特征匹配方法。它使用第一组中的每个特征的描述子,与第二组中的所有特征描述子进行匹配,计算它们之间的差距,然后将最接近一个匹配返回。

FLANN特征匹配

在进行批量特征匹配时,FLANN速度更快。
由于它使用的是邻近近似值,所以精度较差。

Opencv特征匹配实现的简单过程:

第一步:定义特征检测器(SIFT,SURF,ORB等)。
第二步:对图像中特征点进行检测,并将特征点存储在Keypoints中。
第三步:提取特征点的描述信息。
第四步:定义特征匹配器(特征匹配的方法主要有两种分别为暴力匹配BFmatch和FlannBased)。
第五步:过滤掉较差的匹配点位(一般根据临近两点的距离进行过滤)
主要是根据DMatch中的distance进行过滤,对于distance可以抽象理解为匹配的分值,distance越小说明检测点的相似度越高,效果越好。
第六步:对匹配的特征点显示。

实现代码

代码1(未滤波,只限制筛选点数为20)

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
 
 
using namespace cv;  //包含cv命名空间
using namespace std;
using namespace xfeatures2d;
 
 
int main() {
 
	system("color 2E");
	//载入图片
	Mat src1 = imread("E:\\乔大花进度\\11-18\\sift特征检测和匹配\\3.jpg",1);
	Mat src2 = imread("E:\\乔大花进度\\11-18\\sift特征检测和匹配\\4.jpg", 1);
 
	//显示原图
	imshow("原图1",src1);
	imshow("原图2", src2);
 
	//定义变量
	vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;//定义检测的特征点存储容器
	Mat descriptors1,descriptors2;//定义特征点描述信息为Mat类型
	Mat result_img;//匹配结果图片
 
	//创建sift特征检测器实例
	//将SIFT可以换位SURF、ORB
	Ptr<SIFT>detector = SIFT::create();
	//提取特征点
	detector->detect(src1,keypoints1,noArray());
	detector->detect(src2, keypoints2, Mat());
 
 
	//获取特征点的描述信息=>特征向量
	detector->compute(src1,keypoints1,descriptors1);
	detector->compute(src2, keypoints2, descriptors2);
 
 
	//定义匹配器的实例化=>方法为暴力匹配法
	Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create(DescriptorMatcher::BRUTEFORCE);//create中的参数可以填string FlannBased等匹配方法
 
	//第二种实例化方法
	//BFMatcher matcher;
 
	//进行暴力匹配
	vector<DMatch> matches;
 
	//第一个参数为queryDescription为目标,第二个参数为trainDescription模板
	matcher->match(descriptors1,descriptors2,matches);
 
 
	//限制特征点匹配数量=》只匹配前20个较好的特征点
	int num = 20;
	nth_element(matches.begin(), matches.begin()+num,matches.end());
	//vector去除20以后的元素
	matches.erase(matches.begin()+num,matches.end());
	
 
	//输出关键点和匹配结果
	//其中右侧图为trainDescription模板,左侧图为queryDescription目标
	//左图中的点与右图中进行匹配对应
	drawMatches(src1,keypoints1,src2,keypoints2, matches,result_img);
	drawKeypoints(src1,keypoints1,src1);
	drawKeypoints(src2,keypoints2,src2);
	
	imshow("匹配结果",result_img);
	imshow("特征点1",src1);
	imshow("特征点2",src2);
 
	waitKey(0);
	system("pause");
	return 0;
}

运行结果:
opencv 特征匹配,opencv,c++,opencv,学习,计算机视觉

代码2(通过距离进行滤波)

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
 
 
using namespace cv;  //包含cv命名空间
using namespace std;
using namespace xfeatures2d;
 
 
int main() {
 
	system("color 2E");
	//载入图片
	Mat src1 = imread("E:\\乔大花进度\\11-18\\sift特征检测和匹配\\3.jpg",1);
	Mat src2 = imread("E:\\乔大花进度\\11-18\\sift特征检测和匹配\\4.jpg", 1);
 
	//显示原图
	imshow("原图1",src1);
	imshow("原图2", src2);
 
	//定义变量
	vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;//定义检测的特征点存储容器
	Mat descriptors1,descriptors2;//定义特征点描述信息为Mat类型
	Mat result_img;//匹配结果图片
 
	//创建sift特征检测器实例
	//将SIFT可以换位SURF、ORB
	Ptr<SIFT>detector = SIFT::create();
	//提取特征点
	detector->detect(src1,keypoints1,noArray());
	detector->detect(src2, keypoints2, Mat());
 
 
	//获取特征点的描述信息=>特征向量
	detector->compute(src1,keypoints1,descriptors1);
	detector->compute(src2, keypoints2, descriptors2);
 
 
	//定义匹配器的实例化=>方法为暴力匹配法
	Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create(DescriptorMatcher::BRUTEFORCE);//create中的参数可以填string FlannBased等匹配方法
 
	//第二种实例化方法
	//BFMatcher matcher;
 
	//进行暴力匹配
	vector<DMatch> matches;
 
	//第一个参数为queryDescription为目标,第二个参数为trainDescription模板
	matcher->match(descriptors1,descriptors2,matches);
 
 
	//限制特征点匹配数量=》只匹配前20个较好的特征点
	int num = 20;
	nth_element(matches.begin(), matches.begin()+num,matches.end());
	//vector去除20以后的元素
	matches.erase(matches.begin()+num,matches.end());
	
	double Max_distance = matches[1].distance;
	double Min_distance = matches[1].distance;
	vector<DMatch> goodfeatrues;
	
	//根据特征点的距离去筛选
	for (int i = 0; i < matches.size(); i++)
	{
		double dist = matches[i].distance;
		if (dist>Max_distance)
		{
			Max_distance = dist;
		}
		if (dist<Min_distance)
		{
			Min_distance = dist;
		}
		
	}
 
	cout << "匹配点的最大距离:" << Max_distance << endl;
	cout << "匹配点的最小距离:" << Min_distance << endl;
 
	//M为距离阈值,M越大点数越多
	double M = 1.3;
	for (int  i = 0; i < matches.size(); i++)
	{
		double dist = matches[i].distance;
		if (dist<M*Min_distance)		{
			goodfeatrues.push_back(matches[i]);
		}
	}
	cout << "最终选取特征点的数量为:" << matches.size() << endl;
 
	//输出关键点和匹配结果
	//其中右侧图为trainDescription模板,左侧图为queryDescription目标
	//左图中的点与右图中进行匹配对应
	drawMatches(src1,keypoints1,src2,keypoints2, goodfeatrues,result_img);
	drawKeypoints(src1,keypoints1,src1);
	drawKeypoints(src2,keypoints2,src2);
	
	imshow("匹配结果",result_img);
	imshow("特征点1",src1);
	imshow("特征点2",src2);
 
	waitKey(0);
	system("pause");
	return 0;
}

运行结果:
opencv 特征匹配,opencv,c++,opencv,学习,计算机视觉

代码3(通过knnMatch匹配,可以通过对distance设置阈值进行滤波,效果最好)

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>  
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>
#include<opencv2\imgproc\imgproc.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
 
 
using namespace cv;  //包含cv命名空间
using namespace std;
using namespace xfeatures2d;
 
 
int main() {
 
	system("color 2E");
	//载入图片
	Mat src1 = imread("E:\\乔大花进度\\11-18\\sift特征检测和匹配\\3.jpg",1);
	Mat src2 = imread("E:\\乔大花进度\\11-18\\sift特征检测和匹配\\4.jpg", 1);
 
	//显示原图
	imshow("原图1",src1);
	imshow("原图2", src2);
 
	//定义变量
	vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;//定义检测的特征点存储容器
	Mat descriptors1,descriptors2;//定义特征点描述信息为Mat类型
	Mat result_img;//匹配结果图片
 
	//创建sift特征检测器实例
	//将SIFT可以换位SURF、ORB
	Ptr<SIFT>detector = SIFT::create();
	//提取特征点
	detector->detect(src1,keypoints1,noArray());
	detector->detect(src2, keypoints2, Mat());
 
 
	//获取特征点的描述信息=>特征向量
	detector->compute(src1,keypoints1,descriptors1);
	detector->compute(src2, keypoints2, descriptors2);
 
 
	//定义匹配器的实例化=>方法为暴力匹配法
	Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create(DescriptorMatcher::BRUTEFORCE);//create中的参数可以填string FlannBased等匹配方法
 
	//第二种实例化方法
	//BFMatcher matcher;
 
	//进行暴力匹配
	vector<DMatch> matches;
 
	vector<Mat>train_desc(1, descriptors2);
	matcher->add(train_desc);
	matcher->train();
 
	vector<vector<DMatch>> matchpoints;
	matcher->knnMatch(descriptors1,matchpoints,2);
 
	vector<DMatch> goodfeatur;
	for (int i = 0; i < matchpoints.size(); i++)
	{
		if (matchpoints[i][0].distance<0.15*matchpoints[i][1].distance)
		{
			goodfeatur.push_back(matchpoints[i][0]);
		}
 
	}
	cout << "筛选后的特征点数量为: " << goodfeatur.size() << endl;
 
	//输出关键点和匹配结果
	//其中右侧图为trainDescription模板,左侧图为queryDescription目标
	//左图中的点与右图中进行匹配对应
	drawMatches(src1,keypoints1,src2,keypoints2, goodfeatur,result_img);
	drawKeypoints(src1,keypoints1,src1);
	drawKeypoints(src2,keypoints2,src2);
	
	namedWindow("匹配结果",WINDOW_NORMAL);
	resizeWindow("匹配结果",500,500);
	imshow("匹配结果",result_img);
 
	waitKey(0);
	system("pause");
	return 0;
}

运行结果:
opencv 特征匹配,opencv,c++,opencv,学习,计算机视觉

原文链接:https://blog.csdn.net/qiaodahua/article/details/127995517文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-647759.html

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