SIFT+RANSAC做图像矫正

最新推荐文章于 2024-01-18 08:36:41 发布

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分类专栏： c++learning opencv learning 算法文章标签： opencv sift c语言

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sisterhuang/article/details/50480534

做图像矫正时使用了一下sift算法，尽管sift确实很牛，但还是会出现一些误匹配，直接计

算两张影像的单应矩阵会出现很大误差，因此可以在计算时使用RANSAC算法在单应矩
阵的约束下剔除误匹配，并计算单应矩阵，基本思路为：1、进行sift匹配。2、
RANSAC计算单应矩阵。3、使用插值函数进行重采样。基于OpenCV的c++代码：

int main(int argc,char* argv[])
{
    Mat img_1=imread("2Rotation5.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//宏定义时CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE=0，也就是读取灰度图像
    Mat img_2=imread("2Rotation1.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//一定要记得这里路径的斜线方向，这与Matlab里面是相反的

    if(!img_1.data || !img_2.data)//如果数据为空
    {
        cout<<"opencv error"<<endl;
        return -1;
    }
    cout<<"open right"<<endl;

    //第一步，用SIFT算子检测关键点

    SiftFeatureDetector detector;//构造函数采用内部默认的
    std</