特征匹配是计算机视觉领域中的一项关键任务,它用于在不同图像中寻找相似的特征点,并将它们进行匹配。这些特征点可以是图像中的角点、边缘、斑点等,在不同的图像中可能因为旋转、缩放、光照变化等因素发生变化。
在OpenCV中,提供了多种特征匹配算法,其中包括ORB、SIFT、SURF、KAZE、AKAZE等。接下来,简要介绍这些算法,主要给出OpenCV示例。这里挖个坑,每个算法原理后续再填
ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF)
ORB是一种高效的特征提取和描述符算法,它结合了FAST关键点检测器和BRIEF描述符算法。ORB算法具有良好的旋转不变性和尺度不变性,并且计算速度较快,适用于实时应用场景。
cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Ptr<ORB> orb = ORB::create();
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
orb->detectAndCompute(img1, Mat(), keypoints1, descriptors1);
orb->detectAndCompute(img2, Mat(), keypoints2, descriptors2);
// 进行特征点匹配
BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 绘制匹配结果
Mat img_matches;
drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);
imshow("Matches", img_matches);
waitKey(0);
return 0;
}
SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)
SIFT是一种基于尺度空间的特征提取和描述符算法,具有良好的旋转和尺度不变性,但计算速度较慢。它是一种经典的特征匹配算法,在许多应用中仍然被广泛使用。
cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Ptr<SIFT> sift = SIFT::create();
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
sift->detectAndCompute(img1, Mat(), keypoints1, descriptors1);
sift->detectAndCompute(img2, Mat(), keypoints2, descriptors2);
// 进行特征点匹配
BFMatcher matcher;
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 绘制匹配结果
Mat img_matches;
drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);
imshow("Matches", img_matches);
waitKey(0);
return 0;
}
SURF (Speeded-Up Robust Features)
SURF是一种基于快速Hessian矩阵检测的特征提取算法,它具有比SIFT更快的计算速度,但牺牲了一些旋转不变性。SURF适用于对速度要求较高的应用场景。
cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Ptr<SURF> surf = SURF::create();
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
surf->detectAndCompute(img1, Mat(), keypoints1, descriptors1);
surf->detectAndCompute(img2, Mat(), keypoints2, descriptors2);
// 进行特征点匹配
BFMatcher matcher;
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 绘制匹配结果
Mat img_matches;
drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);
imshow("Matches", img_matches);
waitKey(0);
return 0;
}
KAZE (Accelerated-KAZE)
KAZE是一种快速的特征提取算法,它在保持较好旋转和尺度不变性的同时,具有更快的计算速度。KAZE适用于对计算资源要求较高的应用场景。
cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Ptr<KAZE> kaze = KAZE::create();
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
kaze->detectAndCompute(img1, Mat(), keypoints1, descriptors1);
kaze->detectAndCompute(img2, Mat(), keypoints2, descriptors2);
// 进行特征点匹配
BFMatcher matcher(NORM_L2);
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 绘制匹配结果
Mat img_matches;
drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);
imshow("Matches", img_matches);
waitKey(0);
return 0;
}
AKAZE (Accelerated-KAZE)
AKAZE是KAZE的改进版本,它在保持计算速度的同时,进一步提升了匹配的性能。AKAZE适用于对性能要求较高的实时应用场景。
cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main() {
// 读取两张图像
Mat image1 = imread("image1.jpg");
Mat image2 = imread("image2.jpg");
// 检查图像是否成功读取
if (image1.empty() || image2.empty()) {
std::cerr << "Error: Unable to load images." << std::endl;
return -1;
}
// 创建 AKAZE 特征检测器
Ptr<AKAZE> akaze = AKAZE::create();
// 检测特征点和描述符
std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
akaze->detectAndCompute(image1, noArray(), keypoints1, descriptors1);
akaze->detectAndCompute(image2, noArray(), keypoints2, descriptors2);
// 创建 BFMatcher
BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);
// 在第一张图像中的每个特征点上寻找最佳匹配
std::vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 绘制匹配结果
Mat img_matches;
drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2, matches, img_matches);
// 显示匹配结果
imshow("Matches", img_matches);
waitKey(0);
return 0;
}
python 调用opencv 方法类似