FLANN特征匹配

         FLANN (Fast Approximate Nearest Neighbor Search Library)快速最近邻逼近搜索函数库。即实现快速高效匹配。      

         特征匹配记录下目标图像与待匹配图像的特征点(KeyPoint),并根据特征点集合构造特征量(descriptor),对这个特征量进行比较、筛选,最终得到一个匹配点的映射集合。我们也可以根据这个集合的大小来衡量两幅图片的匹配程度。

        特征匹配与模板匹配不同,由于是计算特征点集合的相关度,转置操作对匹配影响不大,但它容易受到失真、缩放的影响。

 

代码示例:

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;
using namespace cv::xfeatures2d;

int main(int argc, char** argv) 
{
	Mat img1 = imread("D:/cv400/data/box.png", IMREAD_GRAYSCALE);
	Mat img2 = imread("D:/cv400/data/box_in_scene.png", IMREAD_GRAYSCALE);
	if (img1.empty() || img2.empty()) 
	{
		cout << "Load image error..." << endl;
		return -1;
	}
	imshow("object image", i
### FLANN 特征匹配原理 FLANN(Fast Library for Approximate Nearest Neighbors)是一种用于高效查找最近邻的方法,特别适用于大规模数据集中的相似度搜索。该库支持多种类型的特征描述符,包括但不限于 SIFT、SURF 和 ORB 描述符。 #### 工作机制 FLANN 的核心在于构建索引结构来加速查询过程。具体来说: - 对于基于浮点数的描述符(如 SIFT/SURF),FLANN 使用 kd-tree 或者 LSH (Locality-Sensitive Hashing) 来创建多级树形索引[^1]。 - 当处理二进制描述符(例如 ORB)时,则采用专门设计的数据结构来进行哈希表重建以适应这些特殊形式的信息编码方式[^3]。 一旦建立了合适的索引体系后,在执行实际匹配操作之前还需要完成如下准备工作: - **参数配置**:设置诸如最大迭代次数、分支因子等影响性能表现的关键属性值; - **训练阶段**:利用已知样本建立有效的检索模型; 最终,在给定待查目标的情况下,FLANN 可以快速定位最接近的目标候选集合,并按照它们之间的距离远近排序输出最佳配对结果[^4]。 ```python import cv2 as cv from matplotlib import pyplot as plt img1 = cv.imread('template.jpg',0) # 查询图像 img2 = cv.imread('original_image.png',0) # 训练(场景)图像 # 初始化ORB检测器 orb = cv.ORB_create() kp1, des1 = orb.detectAndCompute(img1,None) kp2, des2 = orb.detectAndCompute(img2,None) index_params= dict(algorithm = 6, table_number = 6, key_size = 12, multi_probe_level = 2) search_params=dict(checks=50) flann=cv.FlannBasedMatcher(index_params, search_params) matches = flann.knnMatch(des1,des2,k=2) good_matches = [] for m,n in matches: if m.distance < 0.7*n.distance: good_matches.append(m) result_img = cv.drawMatches(img1,kp1,img2,kp2,good_matches[:],None,flags=cv.DrawMatchesFlags_NOT_DRAW_SINGLE_POINTS) plt.imshow(result_img,cmap='gray') plt.show() ``` 上述代码展示了如何使用 OpenCV 库实现基本的 FLANN 匹配流程,其中包括初始化 ORB 检测器获取关键点及其对应的描述子向量,定义适合二进制描述符使用的索引参数并调用 `FlannBasedMatcher` 进行两幅图片间特征点的最佳对应关系寻找[^5]。
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