Ptr<DescriptorMatcher>
时间: 2023-12-09 20:06:18 浏览: 13
Ptr<DescriptorMatcher>是OpenCV库中的一个类,用于特征匹配。它是一个智能指针类,用于管理DescriptorMatcher对象的生命周期。通过使用Ptr<DescriptorMatcher>,可以自动释放内存,避免内存泄漏。DescriptorMatcher是一个基类,用于定义特征匹配的接口,具体的特征匹配算法可以通过继承DescriptorMatcher类来实现。你可以根据需要选择合适的特征匹配算法,并使用Ptr<DescriptorMatcher>来管理该算法的对象。
相关问题
Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");和BFMatcher matcher ( NORM_HAMMING );意思是一样的吗?
`Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming")` 和 `BFMatcher matcher(NORM_HAMMING)` 都表示创建一个使用汉明距离作为距离度量方式的暴力匹配器对象。它们的功能相同,只是创建方式不同。
具体来说,`BFMatcher` 是 OpenCV 中的一个类,用于计算两个特征描述子之间的距离,并进行暴力匹配。而 `DescriptorMatcher` 是一个抽象基类,它定义了匹配器的接口,包括 `match`、`knnMatch` 等函数。实际使用中,我们通常使用 `DescriptorMatcher::create` 函数创建一个匹配器对象,可以指定不同的匹配算法和参数,例如:
```c++
Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
```
上述代码表示创建一个使用汉明距离作为距离度量方式的暴力匹配器对象。其中,`"BruteForce-Hamming"` 是匹配算法的名称,表示使用暴力匹配器和汉明距离作为距离度量方式。需要注意的是,不同的匹配算法和参数会对匹配效果和速度产生影响,需要根据具体问题进行选择。
总之,`Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming")` 和 `BFMatcher matcher(NORM_HAMMING)` 都可以用于创建一个使用汉明距离作为距离度量方式的暴力匹配器对象,只是创建方式不同。
/home/li/catkin_ws/src/robot_vision/src/pipei.cpp:11:9: error: ‘SIFT’ was not declared in this scope 11 | Ptr<SIFT> sift = SIFT::create(); | ^~~~
该错误提示表明SIFT类未被声明。在OpenCV 4.0及以上版本中,SIFT和SURF算法已经被包含在了xfeatures2d模块中,因此需要使用以下代码来包含该模块:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
```
然后,我们可以使用xfeatures2d模块中的SIFT类来实现特征点提取。以下是修改后的示例代码:
```cpp
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
using namespace cv;
int main() {
// 读取图像
Mat img1 = imread("image1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("image2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
// 创建SIFT特征提取器
Ptr<xfeatures2d::SIFT> sift = xfeatures2d::SIFT::create();
// 检测关键点并计算描述子
std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
sift->detectAndCompute(img1, noArray(), keypoints1, descriptors1);
sift->detectAndCompute(img2, noArray(), keypoints2, descriptors2);
// 创建特征匹配器
Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create(DescriptorMatcher::FLANNBASED);
// 匹配描述子
std::vector<DMatch> matches;
matcher->match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 筛选匹配对
double max_dist = 0, min_dist = 100;
for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++) {
double dist = matches[i].distance;
if (dist < min_dist) min_dist = dist;
if (dist > max_dist) max_dist = dist;
}
std::vector<DMatch> good_matches;
for (int i = 0; i < descriptors1.rows; i++) {
if (matches[i].distance <= std::max(2 * min_dist, 0.02)) {
good_matches.push_back(matches[i]);
}
}
// 绘制匹配结果
Mat img_matches;
drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, good_matches, img_matches);
// 显示匹配结果
imshow("Matches", img_matches);
waitKey(0);
return 0;
}
```
在修改后的代码中,我们使用xfeatures2d模块中的SIFT类来创建特征提取器,并进行特征点检测和描述子计算。其余部分与之前的示例代码相同。