ORB尺度空间金字塔算法代码
时间: 2023-06-18 18:02:23 浏览: 56
以下是使用OpenCV库实现ORB尺度空间金字塔算法的示例代码:
```c++
#include <opencv2/opencv.hpp>
using namespace cv;
int main()
{
Mat img = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE); // 读取图像
ORB orb(500, 1.2, 8, 31, 0, 2, ORB::HARRIS_SCORE, 31); // 创建ORB对象,设置参数
std::vector<KeyPoint> keypoints; // 存储关键点
orb(img, Mat(), keypoints); // 在图像上检测关键点
Mat descriptors; // 存储描述子
orb.compute(img, keypoints, descriptors); // 计算描述子
Mat img_keypoints; // 存储绘制关键点后的图像
drawKeypoints(img, keypoints, img_keypoints); // 绘制关键点
imshow("Keypoints", img_keypoints); // 显示绘制关键点后的图像
waitKey(0); // 等待按键事件
return 0;
}
```
其中,ORB的参数含义如下:
- nfeatures: 检测的最大特征点数
- scaleFactor: 图像金字塔的缩放比率
- nlevels: 图像金字塔的层数
- edgeThreshold: 边缘阈值,用于排除边缘处的特征点
- firstLevel: 图像金字塔的起始层数
- WTA_K: ORB描述子的比特数
- scoreType: 特征点评分类型,可选值为ORB::HARRIS_SCORE和ORB::FAST_SCORE
- patchSize: 特征点描述子的尺寸
在代码中,我们先读取一张灰度图像,然后创建一个ORB对象,设置参数,然后在图像上检测关键点,并计算描述子。最后,我们绘制检测到的关键点,并在窗口中显示图像。
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