图像匹配算法之ORB

本文探讨了ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)图像特征匹配算法,并结合OpenCV库进行了详细源码分析。通过引用两篇优快云博客资源,深入理解ORB如何用于图像处理中的关键点检测与描述符匹配。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include<opencv2\core\core.hpp>  
#include<opencv2\highgui\highgui.hpp>  
#include<opencv2\features2d\features2d.hpp>  
#include<opencv2\calib3d\calib3d.hpp>  
#include<iostream>  


using namespace std;
using namespace cv;
int main(int argc, char* argv[])
{
Mat queryImage, trainImage;
queryImage = imread("1-301.bmp", 0);
trainImage = imread("1-200(1).bmp",0);
Mat src1 = imread("1-301.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat src2 = imread("1-200(1).bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
if (!src1.data || !src2.data)
{
cout << "Error reading images " << std::endl;
return -1;
}
ORB orb;
vector<KeyPoint> queryKeyPoint, trainKeyPoint;
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