翻译 float L = (float)cv::norm(cv::Point2d(tpLineSt.x, tpLineSt.y) - cv::Point2d(tpLineEd.x, tpLineEd.y));
时间: 2024-04-07 22:31:51 浏览: 26
将 tpLineSt 和 tpLineEd 转换为 `cv::Point2d` 类型,计算它们之间的欧几里得距离,并将结果转换为 `float` 类型。具体来说,`cv::Point2d(tpLineSt.x, tpLineSt.y)` 和 `cv::Point2d(tpLineEd.x, tpLineEd.y)` 将 tpLineSt 和 tpLineEd 转换为 `cv::Point2d` 类型,`cv::norm()` 函数计算这两个点之间的欧几里得距离。
相关问题
写一个orb特征点匹配的C++代码,要求如下:1 将shi-tomasi算法加入 2 加入GMS算法去除误匹配
由于orb特征点匹配的代码比较长,我将简要介绍其实现思路并给出代码框架。
ORB特征点是一种旋转不变性和尺度不变性的特征点,可以用于图像匹配和物体识别等任务。ORB特征点匹配的基本流程如下:
1. 对两张图像进行ORB特征点提取和描述子计算。
2. 利用shi-tomasi算法对提取的特征点进行筛选,保留最优的特征点。
3. 利用GMS算法对匹配结果进行筛选,去除误匹配。
下面是代码框架:
```c
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <vector>
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
int main()
{
// 读取两张图像
Mat img1 = imread("img1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("img2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
// 定义ORB特征点检测器和描述子提取器
Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create();
Ptr<DescriptorExtractor> extractor = ORB::create();
// 提取ORB特征点和描述子
vector<KeyPoint> kp1, kp2;
Mat desc1, desc2;
detector->detect(img1, kp1);
extractor->compute(img1, kp1, desc1);
detector->detect(img2, kp2);
extractor->compute(img2, kp2, desc2);
// 利用shi-tomasi算法对特征点进行筛选
// ...
// 进行特征点匹配
BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);
vector<DMatch> matches;
matcher.match(desc1, desc2, matches);
// 利用GMS算法对匹配结果进行筛选
// ...
// 绘制匹配结果
Mat img_matches;
drawMatches(img1, kp1, img2, kp2, good_matches, img_matches);
// 显示匹配结果
namedWindow("Matches", WINDOW_NORMAL);
imshow("Matches", img_matches);
waitKey(0);
return 0;
}
```
其中,shi-tomasi算法和GMS算法的实现可以参考下面的代码:
```c
// 利用shi-tomasi算法对特征点进行筛选
vector<Point2f> corners1, corners2;
vector<KeyPoint> kp1_new, kp2_new;
for (int i = 0; i < kp1.size(); i++) {
corners1.push_back(kp1[i].pt);
}
for (int i = 0; i < kp2.size(); i++) {
corners2.push_back(kp2[i].pt);
}
vector<uchar> status;
vector<float> err;
calcOpticalFlowPyrLK(img1, img2, corners1, corners2, status, err);
for (int i = 0; i < kp1.size(); i++) {
if (status[i] && kp1[i].response >= min_response) {
kp1_new.push_back(kp1[i]);
kp2_new.push_back(KeyPoint(corners2[i], kp2[i].size));
}
}
kp1 = kp1_new;
kp2 = kp2_new;
// 利用GMS算法对匹配结果进行筛选
vector<DMatch> good_matches;
vector<Point2f> pts1, pts2;
for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
pts1.push_back(kp1[matches[i].queryIdx].pt);
pts2.push_back(kp2[matches[i].trainIdx].pt);
}
GMSMatcher gms;
gms.setPatternSize(8);
gms.setThreshold(0.9);
gms.run(pts1, img1.size(), pts2, img2.size(), matches, good_matches);
```
编写c++程序,使用SIFT算法在两幅输入图像中找到特征点,并将这些特征点进行匹配。然后,使用RANSAC算法从匹配的特征点中估计两幅图像之间的单应性矩阵,并筛选出较好的匹配结果。 要求: 1.使用C++语言和OpenCV库来实现程序SIFT算法及RANSAC算法。 2.用SIFT算法检测和提取图像中的特征点。 3.使用一种合适的特征匹配算法(例如,基于最近邻点的匹配)来匹配两幅图像的特征点。 4.使用RANSAC算法从匹配的特征点中估计两幅图像之间的单应性矩阵。 5.筛选出具有较高置信度的匹配结果,并绘制出这些匹配结果。
好的,这是一个计算机视觉相关的问题,需要使用C++语言和OpenCV库来实现。下面是一个大致的实现步骤:
1. 加载并显示两幅输入图像。
2. 使用SIFT算法检测并提取两幅图像的特征点和特征描述符。
3. 使用一种特征点匹配算法(例如,基于最近邻点的匹配)来匹配两幅图像的特征点。
4. 使用RANSAC算法从匹配的特征点中估计两幅图像之间的单应性矩阵。
5. 使用估计的单应性矩阵来筛选出具有较高置信度的匹配结果。
6. 绘制出这些匹配结果,并显示在输出图像中。
下面是一个简单的实现代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;
int main()
{
// 加载并显示两幅输入图像
Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
imshow("img1", img1);
imshow("img2", img2);
// 使用SIFT算法检测并提取两幅图像的特征点和特征描述符
Ptr<SIFT> sift = SIFT::create();
std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
sift->detectAndCompute(img1, noArray(), keypoints1, descriptors1);
sift->detectAndCompute(img2, noArray(), keypoints2, descriptors2);
// 使用一种特征点匹配算法(例如,基于最近邻点的匹配)来匹配两幅图像的特征点
BFMatcher matcher(NORM_L2);
std::vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 使用RANSAC算法从匹配的特征点中估计两幅图像之间的单应性矩阵
std::vector<Point2f> points1, points2;
for (auto& match : matches) {
points1.push_back(keypoints1[match.queryIdx].pt);
points2.push_back(keypoints2[match.trainIdx].pt);
}
Mat H = findHomography(points1, points2, RANSAC);
// 使用估计的单应性矩阵来筛选出具有较高置信度的匹配结果
std::vector<Point2f> goodPoints1, goodPoints2;
std::vector<DMatch> goodMatches;
for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
Point2f pt1 = keypoints1[matches[i].queryIdx].pt;
Point2f pt2 = keypoints2[matches[i].trainIdx].pt;
Mat pt1Mat = (Mat_<float>(3,1) << pt1.x, pt1.y, 1);
Mat pt2Mat = (Mat_<float>(3,1) << pt2.x, pt2.y, 1);
Mat pt2Estimate = H * pt1Mat;
pt2Estimate /= pt2Estimate.at<float>(2,0);
float error = norm(pt2Mat - pt2Estimate);
if (error < 5.0) {
goodPoints1.push_back(pt1);
goodPoints2.push_back(pt2);
goodMatches.push_back(matches[i]);
}
}
// 绘制出这些匹配结果,并显示在输出图像中
Mat imgMatches;
drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, goodMatches, imgMatches);
imshow("matches", imgMatches);
waitKey(0);
return 0;
}
```
请注意,此代码仅为示例代码,可能需要根据实际需求进行更改和优化。
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