C++中怎么利用 OpenCV實(shí)現(xiàn)BFMatcher匹配,相信很多沒有經(jīng)驗(yàn)的人對(duì)此束手無策,為此本文總結(jié)了問題出現(xiàn)的原因和解決方法,通過這篇文章希望你能解決這個(gè)問題。
成都創(chuàng)新互聯(lián)公司是一家專注于網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)與策劃設(shè)計(jì),賽罕網(wǎng)站建設(shè)哪家好?成都創(chuàng)新互聯(lián)公司做網(wǎng)站,專注于網(wǎng)站建設(shè)十多年,網(wǎng)設(shè)計(jì)領(lǐng)域的專業(yè)建站公司;建站業(yè)務(wù)涵蓋:賽罕等地區(qū)。賽罕做網(wǎng)站價(jià)格咨詢:13518219792
實(shí)現(xiàn)原理
發(fā)現(xiàn)兩幅圖片分別提取出來N,M個(gè)特征向量
然后對(duì)N和M的特征向量進(jìn)行匹配,找到最佳匹配
然后再畫出匹配的特征顯示出來
代碼演示
我們?cè)傩陆ㄒ粋€(gè)項(xiàng)目名為opencv--brief,按照配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),然后在源文件寫入#include和main方法
我們直接讀取兩個(gè)圖片進(jìn)行處理
然后我們就看到進(jìn)行BFMatch的操作:
1.首先我們先將圖片轉(zhuǎn)換為灰度圖,轉(zhuǎn)換完的灰度圖還是用我們?cè)榷x的src1和src2。
2.通過用Surf的特征檢測(cè),把我們對(duì)兩張圖片獲取的KeyPoint放到各自對(duì)應(yīng)的descriptor里面。
3.根據(jù)上一步已經(jīng)提取出的descriptor的兩個(gè)Mat,通過BFMatcher進(jìn)行最佳匹配,存放到我們定義的一個(gè)DMatch里面。
4.最后一步,我們先定義一個(gè)輸出的圖像img_mathces,然后通過drawMatches的方法,把兩個(gè)圖片中的特征點(diǎn)和匹配的結(jié)果畫出Matches,最后再通過imshow的方法把我們畫好的圖片顯示出來。
看完上述內(nèi)容,你們掌握C++中怎么利用 OpenCV實(shí)現(xiàn)BFMatcher匹配的方法了嗎?如果還想學(xué)到更多技能或想了解更多相關(guān)內(nèi)容,歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道,感謝各位的閱讀!
網(wǎng)站題目:C++中怎么利用OpenCV實(shí)現(xiàn)BFMatcher匹配
URL鏈接:http://aaarwkj.com/article6/ipopog.html
成都網(wǎng)站建設(shè)公司_創(chuàng)新互聯(lián),為您提供網(wǎng)站導(dǎo)航、網(wǎng)站設(shè)計(jì)公司、網(wǎng)站制作、自適應(yīng)網(wǎng)站、App開發(fā)、搜索引擎優(yōu)化
聲明:本網(wǎng)站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以用戶投稿、用戶轉(zhuǎn)載內(nèi)容為主,如果涉及侵權(quán)請(qǐng)盡快告知,我們將會(huì)在第一時(shí)間刪除。文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng),如需處理請(qǐng)聯(lián)系客服。電話:028-86922220;郵箱:631063699@qq.com。內(nèi)容未經(jīng)允許不得轉(zhuǎn)載,或轉(zhuǎn)載時(shí)需注明來源: 創(chuàng)新互聯(lián)