参考
KeyPoint
特征提取与匹配—SURF;SIFT;ORB;FAST;Harris角点
opencv中DMatch解释
1. 特征提取及描述
这一部分opencv
都是有现成的,首先是初始化关键点和描述子变量。
vector<Keypoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
关键点为<Keypoint>元素组成的向量,其中<Keypoint>类内容如下:
class KeyPoint
{
Point2f pt;//在图像中的像素坐标,xy分别对应uv方向
float size;//点的邻域直径
float angle;//点的方向
float response;////响应程度,代表该点的强壮程度,也就是该点角点程度,用于后期使用和排序
int octave;//特征点所在的图像金字塔的组
int class_id;//用于聚类的id
}
描述子就是一个数字矩阵。
随后要设置特征点,比如SIFT
,ORB
。
Ptr<ORB> orb = ORB::create();
然后就是常规操作,特征提取描述,直接写就行。
orb->detect(img1, keypoints1);
orb->detect(img2, keypoints2);
//描述
orb->compute(img1, keypoints1, descriptors1);
orb