说明

演示如何提取 ORB 特征并进行匹配

知识点

特征点由关键点（Key-point）和描述子（Descriptor）两部分组成。

ORB 特征亦由关键点和描述子两部分组成。它的关键点称为"Oriented FAST"，是一种改进的 FAST 角点。它的描述子称为 BRIEF（Binary Robust Independent Elementary Feature）。因此，提取ORB 特征分为如下两个步骤：

FAST 角点提取：找出图像中的"角点"。相较于原版的 FAST，ORB 中计算了特征点的主方
向，为后续的 BRIEF 描述子增加了旋转不变特性。
BRIEF 描述子：对前一步提取出特征点的周围图像区域进行描述。ORB 对 BRIEF 进行了一
些改进，主要是指在 BRIEF 中使用了先前计算的方向信息。

源代码

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#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <chrono>

using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char **argv) {
  if (argc != 3) {
    cout << "usage: feature_extraction img1 img2" << endl;
    return 1;
  }
  //-- 读取图像
  Mat img_1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
  Mat img_2 = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
  assert(img_1.data != nullptr && img_2.data != nullptr);

  //-- 初始化
  std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;
  Mat descriptors_1, descriptors_2;
  Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create();
  Ptr<DescriptorExtractor> descriptor = ORB::create();
  Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");

  //-- 第一步:检测 Oriented FAST 角点位置
  chrono::steady_clock::time_point t1 = chrono::steady_clock::now();
  detector->detect(img_1, keypoints_1);
  detector->detect(img_2, keypoints_2);

  //-- 第二步:根据角点位置计算 BRIEF 描述子
  descriptor->compute(img_1, keypoints_1, descriptors_1);
  descriptor->compute(img_2, keypoints_2, descriptors_2);
  chrono::steady_clock::time_point t2 = chrono::steady_clock::now();
  chrono::duration<double> time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(t2 - t1);
  cout << "extract ORB cost = " << time_used.count() << " seconds. " << endl;

  Mat outimg1;
  drawKeypoints(img_1, keypoints_1, outimg1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);
  imshow("ORB features", outimg1);

  //-- 第三步:对两幅图像中的BRIEF描述子进行匹配，使用 Hamming 距离
  vector<DMatch> matches;
  t1 = chrono::steady_clock::now();
  matcher->match(descriptors_1, descriptors_2, matches);
  t2 = chrono::steady_clock::now();
  time_used = chrono::duration_cast<chrono::duration<double>>(t2 - t1);
  cout << "match ORB cost = " << time_used.count() << " seconds. " << endl;

  //-- 第四步:匹配点对筛选
  // 计算最小距离和最大距离
  auto min_max = minmax_element(matches.begin(), matches.end(),
                                [](const DMatch &m1, const DMatch &m2) { return m1.distance < m2.distance; });
  double min_dist = min_max.first->distance;
  double max_dist = min_max.second->distance;

  printf("-- Max dist : %f \n", max_dist);
  printf("-- Min dist : %f \n", min_dist);

  //当描述子之间的距离大于两倍的最小距离时,即认为匹配有误.但有时候最小距离会非常小,设置一个经验值30作为下限.
  std::vector<DMatch> good_matches;
  for (int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++) {
    if (matches[i].distance <= max(2 * min_dist, 30.0)) {
      good_matches.push_back(matches[i]);
    }
  }

  //-- 第五步:绘制匹配结果
  Mat img_match;
  Mat img_goodmatch;
  drawMatches(img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, matches, img_match);
  drawMatches(img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, good_matches, img_goodmatch);
  imshow("all matches", img_match);
  imshow("good matches", img_goodmatch);
  waitKey(0);

  return 0;
}

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随手笔记——演示如何提取 ORB 特征并进行匹配

随手笔记------演示如何提取 ORB 特征并进行匹配

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