33-SIFT特征匹配（EmguCV学习）

最新推荐文章于 2024-08-29 07:57:43 发布

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#opencv

本文详细介绍了使用SIFT算子进行图像特征匹配的过程，包括特征点检测、特征描述符计算及BF与FLANN匹配器的应用。通过具体代码示例，展示了如何在EmguCV环境下实现特征匹配，并比较了BF暴力匹配与FLANN快速最近邻匹配的效果。

33-SIFT特征匹配

- emm
- Record
- Code
- 效果

emm

懒了很久，还有最后一点儿，全部整理完~

Record

1、SIFI算子使用流程：

初始化SIFT向量，调用Detect()方法识别两张图片各自的特征点；
使用SIFT的Compute()方法计算计算两张图片各自特征点的特征描述符；
使用匹配器Matcher进行特征描述符匹配（BF与Flann），以其中一幅图片为模板，在另一幅图片中寻找匹配的特征点；
匹配结果保存在DMatch结构体变量中，设置距离阈值对匹配结果进行筛选，得到好的匹配点；
使用DrawMatch()方法进行绘制，显示匹配结果；

2、BF暴力匹配器在EmguCV中通过BFMatcher类进行实现，使用Add()方法添加模板的特征描述符，使用 KnnMatch() 方法寻找计算另一幅图像中的k个匹配特征点；

3、可以参考：https://www.cnblogs.com/Jessica-jie/p/8622449.html
在这里插入图片描述

4、PPT:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

Code

BF匹配：

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

using Emgu.CV;
using Emgu.CV.CvEnum;
using Emgu.CV.Structure;
using Emgu.Util;
using Emgu.CV.Util;
using System.Drawing;
using Emgu.CV.XFeatures2D;      //包含SIFT类
using Emgu.CV.Features2D;       //包含Features2DToolBox类

namespace lesson33
{
   
   
    class Program
    {
   
   
        static void Main(string[] args)
        {
   
   
            Mat srcImg1 = CvInvoke.Imread("1.jpg");
            Mat srcImg2 = CvInvoke.Imread("2.jpg");

            CvInvoke.Imshow("src1", srcImg1);
            CvInvoke.Imshow("src2", srcImg2);

            SIFT sift = new SIFT(1000);
            //计算特征点
            MKeyPoint[] keyPoints1 = sift.Detect(srcImg1);
            MKeyPoint[] keyPoints2 = sift.Detect(srcImg2);
            //绘制特征点
            Mat sift_feature1 = new Mat();
            Mat sift_feature2 = new Mat();
            VectorOfKeyPoint vkeyPoint1 = new