opencv java 特征提取_OPENCV特征点java提取与匹配与比较

该博客探讨了OpenCV在Java中进行特征点提取的方法,包括SURF、SIFT和ORB算法。作者通过代码示例展示了如何使用这些算法,并对它们在人脸识别上的效果进行了比较,发现ORB算法表现更优。

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opencv的features2d包中提供了surf,sift和orb等特征点算法,用于图像查找图像对象,搜索对象,分析对象,识别对象,合成全景等场合。

研究这些算法的原理和实现,是图像识别基础,OPENCV库使用2.413

通过一些代码研究三种特征点算法,我有意把原始图像转为灰度并放置90与照处中人物比较,以研究三种算法对人脸识别的优点和局限。辅助使用了人脸查找获取待查找图像中人脸子矩阵。上代码。

import java.util.ArrayList;

import java.util.LinkedList;

import java.util.List;

import org.opencv.core.Core;

import org.opencv.core.Mat;

import org.opencv.core.MatOfDMatch;

import org.opencv.core.MatOfKeyPoint;

import org.opencv.core.MatOfRect;

import org.opencv.core.Size;

import org.opencv.features2d.DMatch;

import org.opencv.features2d.DescriptorExtractor;

import org.opencv.features2d.DescriptorMatcher;

import org.opencv.features2d.FeatureDetector;

import org.opencv.features2d.Features2d;

import org.opencv.highgui.Highgui;

import org.opencv.imgproc.Imgproc;

import org.opencv.objdetect.CascadeClassifier;

public class ExtractSIFT2 {

public static void main(String[] args) {

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

Mat src = Highgui.imread("E:/work/qqq/Y9.jpg");

Mat dst = Highgui.imread("E:/work/qqq/psb.jpg");

MatOfRect mr = getFace(dst);

Mat sub = dst.submat(mr.toArray()[0]);

Highgui.imwrite("E:/work/qqq/Y4.jpg", FeatureSurfBruteforce(src.t(), sub));

Highgui.imwrite("E:/work/qqq/Y5.jpg", FeatureSiftLannbased(src.t(), sub));

Highgui.imwrite("E:/work/qqq/Y6.jpg", FeatureOrbLannbased(src.t(), sub));

}

public static Mat FeatureSurfBruteforce

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