C++opencv用SIFT识别多张图的特征点并显示
时间: 2023-05-22 10:03:50 浏览: 52
可以使用多个SIFT特征探测器来识别多张图片的特征点,然后使用特征匹配算法(如基于FLANN的匹配)将它们匹配起来。最后,在OpenCV中使用drawMatches函数将匹配结果可视化。这要涉及一些基本的图像处理和计算机视觉知识,但是使用适当的资料和实践,这是很容易实现的。如果你需要更详细的资料,可以在StackOverflow等论坛上寻求帮助。
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C++opencv识别多张图的特征点并显示
可以使用多种算法来实现多张图像的特征点识别,常见的有SIFT(尺度不变特征变换)、SURF(加速稳健特征)、ORB(Oriented FAST and Rotated BRIEF)、AKAZE(加速KAZE)等。其中,AKAZE是最新的一种算法,能够在旋转、缩放、光照等方面具有良好的稳定性。
以下是使用AKAZE算法识别多张图像的特征点并显示的C++代码片段:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main(int argc, char** argv)
{
std::vector<Mat> images;
//读入多张图像, 保存到vector容器中
for(int i=1; i<=3; i++) {
Mat img = imread("image" + std::to_string(i) + ".png");
if(img.empty()) {
std::cout << "Cannot load image: image" + std::to_string(i) + ".png!" << std::endl;
return -1;
}
images.push_back(img);
}
//创建AKAZE特征检测器
Ptr<AKAZE> akaze = AKAZE::create();
//提取每张图像的特征点及描述符
std::vector<KeyPoint> keypoints;
std::vector<Mat> descriptors;
for(int i=0; i<images.size(); i++) {
Mat img;
cvtColor(images[i], img, COLOR_BGR2GRAY);
std::vector<KeyPoint> kp;
Mat descriptor;
akaze->detectAndCompute(img, noArray(), kp, descriptor);
keypoints.push_back(kp);
descriptors.push_back(descriptor);
}
//利用FLANN匹配器匹配特征点
Ptr<DescriptorMatcher> matcher = FlannBasedMatcher::create();
std::vector<std::vector<DMatch> > matches;
std::vector<DMatch> good_matches;
matcher->knnMatch(descriptors[0], descriptors[1], matches, 2);
for(int i=0; i<matches.size(); i++) {
if(matches[i][0].distance < 0.7 * matches[i][1].distance) {
good_matches.push_back(matches[i][0]);
}
}
//绘制匹配结果
Mat img_matches;
drawMatches(images[0], keypoints[0], images[1], keypoints[1],
good_matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),
std::vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);
//显示匹配结果
imshow("Matches", img_matches);
waitKey(0);
return 0;
}
```
该代码首先读取多张图像,并使用AKAZE算法提取每张图像的特征点及描述符,然后利用FLANN匹配器匹配图像之间的特征点,并筛选出最匹配的特征点,最后绘制匹配结果并显示。
希望能对你有所帮助!
opencv绘制SIFT特征点的C++代码
以下是使用OpenCV绘制SIFT特征点的C代码示例:
```c
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
int main()
{
// 读取图像
Mat img = imread("test.jpg");
// 创建SIFT检测器
Ptr<SIFT> detector = SIFT::create();
// 检测图像中的SIFT特征点
std::vector<KeyPoint> keypoints;
detector->detect(img, keypoints);
// 绘制特征点
Mat img_keypoints;
drawKeypoints(img, keypoints, img_keypoints);
// 显示图像
imshow("SIFT keypoints", img_keypoints);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在代码中,我们首先读取一张图像,然后使用OpenCV的SIFT检测器检测图像中的SIFT特征点。接着,我们使用`drawKeypoints`函数绘制特征点,并显示绘制后的图像。最后,我们使用`waitKey`函数等待用户按下任意键,以便关闭窗口。
需要注意的是,我们需要在编译时链接OpenCV库。如果您使用的是CMake进行编译,可以将以下代码添加到CMakeLists.txt文件中:
```
find_package(OpenCV REQUIRED)
target_link_libraries(your_project_name ${OpenCV_LIBS})
```