OpenCV，功能与教程中的代码相匹配

 

我从OpenCV教程页面复制了功能匹配与FLANN的代码，并做了以下更改：

  • 我使用了SIFT功能，而不是SURF;

  • 我修改了“良好匹配”的支票。 代替 

    if( matches[i].distance < 2*min_dist )

    • 我用了 

        if( matches[i].distance <= 2*min_dist )

    否则，当比较图像与自身时，我会得到零匹配的好匹配。

  • 绘制关键点时修改参数： 

    drawMatches( img1, k1, img2, k2,
                 good_matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),
                 vector<char>(), DrawMatchesFlags::DEFAULT);

    • 我从INRIA-Holidays数据集的爱尔兰文件夹中的所有图像中提取SIFT。 然后，我将每幅图像与其他图像进行比较并绘制匹配。

    然而，我从来没有遇到过一个奇怪的问题，那就是我以前使用过的其他SIFT / Matcher实现：

  • 我匹配自己的图像匹配是好的。 除了一些关键点之外，每个关键点都被映射到它自己。 见上面的图片。 图像与自身相匹配
  • 当我与另一个图像J（J不等于I）匹配时，许多点将映射到同一个图像上。 一些例子如下。 火柴火柴火柴

    • 有没有人使用OpenCV教程中的相同代码，并可以报告我的不同体验？

    检出matcher_simple.cpp示例。 它使用了一个似乎工作得很好的强力匹配器。 代码如下： 

    // detecting keypoints
SurfFeatureDetector detector(400);
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
detector.detect(img1, keypoints1);
detector.detect(img2, keypoints2);

// computing descriptors
SurfDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptors1, descriptors2;
extractor.compute(img1, keypoints1, descriptors1);
extractor.compute(img2, keypoints2, descriptors2);

// matching descriptors
BFMatcher matcher(NORM_L2);
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

// drawing the results
namedWindow("matches", 1);
Mat img_matches;
drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches);
imshow("matches", img_matches);
waitKey(0);
    链接地址: http://www.djcxy.com/p/89737.html

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