快速的二进制特征匹配c++ 代码实现
时间: 2023-09-02 22:12:52 浏览: 207
二进制特征匹配通常使用汉明距离来衡量两个二进制字符串的相似程度。以下是一个简单的C++代码实现:
```c++
#include <iostream>
#include <bitset>
using namespace std;
int hammingDistance(bitset<64> x, bitset<64> y) {
bitset<64> z = x ^ y;
return z.count();
}
int main() {
bitset<64> pattern("00010011001000101000000100001010000011110000101000101");
bitset<64> image("00010010001000011100000100001010000011110000101000101");
int dist = hammingDistance(pattern, image);
cout << "Hamming distance: " << dist << endl;
return 0;
}
```
在这个例子中,我们使用了 `bitset` 类型来表示二进制字符串,并实现了一个 `hammingDistance` 函数来计算汉明距离。我们将一个模式串和一个图像串作为输入,并计算它们之间的汉明距离。输出结果为它们之间的距离。
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VS对二进制描述子进行特征匹配代码
Visual Studio是一个集成开发环境,主要用于开发Windows应用程序和.NET框架。它本身并不提供对二进制描述子的处理和特征匹配功能,但是可以借助一些第三方库来实现这些功能。以下是一个使用OpenCV库对二进制描述子进行特征匹配的示例代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取图像
Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
// 检测图像中的关键点
Ptr<SIFT> detector = SIFT::create();
std::vector<KeyPoint> kp1, kp2;
detector->detect(img1, kp1);
detector->detect(img2, kp2);
// 计算图像中关键点的描述子
Mat desc1, desc2;
detector->compute(img1, kp1, desc1);
detector->compute(img2, kp2, desc2);
// 对关键点描述子进行匹配
BFMatcher matcher(NORM_L2);
std::vector<DMatch> matches;
matcher.match(desc1, desc2, matches);
// 选择最好的匹配点
double minDist = 100;
for (int i = 0; i < desc1.rows; i++)
{
double dist = matches[i].distance;
if (dist < minDist)
{
minDist = dist;
}
}
// 绘制匹配点
std::vector<DMatch> goodMatches;
for (int i = 0; i < desc1.rows; i++)
{
if (matches[i].distance < 3 * minDist)
{
goodMatches.push_back(matches[i]);
}
}
Mat imgMatches;
drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, goodMatches, imgMatches);
// 显示匹配结果
imshow("Matches", imgMatches);
waitKey(0);
return 0;
}
```
这段代码使用SIFT算法检测图像中的关键点,并计算关键点的描述子。然后使用BFMatcher进行描述子的匹配,并选择最优的匹配点。最后,绘制匹配点并显示匹配结果。需要注意的是,这里使用的是SIFT算法和OpenCV库,其他的算法和库也可以用于二进制描述子的处理和特征匹配。
VS输入点云并对二进制描述子进行特征匹配代码
以下是一个在Visual Studio中使用PCL库进行点云处理和二进制描述子特征匹配的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/fpfh.h>
#include <pcl/registration/ia_ransac.h>
int main(int argc, char** argv)
{
// 读取点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud1.pcd", *cloud1);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("cloud2.pcd", *cloud2);
// 计算点云的法线
pcl::NormalEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal> ne;
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals1(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
pcl::PointCloud<pcl::Normal>::Ptr normals2(new pcl::PointCloud<pcl::Normal>);
ne.setInputCloud(cloud1);
ne.setRadiusSearch(0.03);
ne.compute(*normals1);
ne.setInputCloud(cloud2);
ne.compute(*normals2);
// 计算点云的FPFH特征描述子
pcl::FPFHEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::FPFHSignature33> fpfh;
pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs1(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>::Ptr fpfhs2(new pcl::PointCloud<pcl::FPFHSignature33>);
fpfh.setInputCloud(cloud1);
fpfh.setInputNormals(normals1);
fpfh.setRadiusSearch(0.05);
fpfh.compute(*fpfhs1);
fpfh.setInputCloud(cloud2);
fpfh.setInputNormals(normals2);
fpfh.compute(*fpfhs2);
// 进行特征匹配
pcl::SampleConsensusInitialAlignment<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ, pcl::FPFHSignature33> sac_ia;
sac_ia.setInputSource(cloud1);
sac_ia.setInputTarget(cloud2);
sac_ia.setSourceFeatures(fpfhs1);
sac_ia.setTargetFeatures(fpfhs2);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr aligned(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
sac_ia.align(*aligned);
// 显示匹配结果
pcl::visualization::PCLVisualizer viewer("Cloud Viewer");
viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud1, "cloud1");
viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(cloud2, "cloud2");
viewer.addPointCloud<pcl::PointXYZ>(aligned, "aligned");
viewer.spin();
return 0;
}
```
这段代码使用PCL库读取点云数据,计算点云的法线和FPFH特征描述子,并使用SampleConsensusInitialAlignment对特征描述子进行匹配,得到点云的配准结果。最后,使用PCLVisualizer显示点云的匹配结果。需要注意的是,这里使用的是FPFH特征描述子和SampleConsensusInitialAlignment算法,其他的特征描述子和配准算法也可以用于点云的处理和特征匹配。