使用 OpenCvSharp 进行 SURF 特征匹配 // 计算匹配分数
时间: 2023-05-27 08:01:06 浏览: 265
在使用 OpenCvSharp 进行 SURF 特征匹配时,可以按以下步骤计算匹配分数:
1. 读入图像:首先使用 OpenCvSharp 加载需要匹配的两张图像。
2. 提取特征点和特征向量:使用 SURF 算法提取两张图像中的特征点和特征向量。
3. 特征匹配:使用 FlannBasedMatcher 进行特征点匹配,得到匹配对。
4. 计算匹配分数:根据匹配对计算匹配分数,可以使用 distance 进行距离计算,也可以使用 Lowe's ratio 进行比率测试。
示例代码:
```
// 读入图像
Mat img1 = Cv2.ImRead("img1.png", ImreadModes.Color);
Mat img2 = Cv2.ImRead("img2.png", ImreadModes.Color);
// 提取特征点和特征向量
SURF surfDetector = SURF.Create(500, 4, 2, true, true);
KeyPoint[] keypoints1, keypoints2;
Mat descriptor1, descriptor2;
surfDetector.DetectAndCompute(img1, null, out keypoints1, descriptor1);
surfDetector.DetectAndCompute(img2, null, out keypoints2, descriptor2);
// 特征匹配
FlannBasedMatcher matcher = new FlannBasedMatcher();
DMatch[] matches = matcher.Match(descriptor1, descriptor2);
// 计算匹配分数
double max_dist = 0;
double min_dist = 100;
for (int i = 0; i < descriptor1.Rows; i++)
{
double dist = matches[i].Distance;
if (dist < min_dist) min_dist = dist;
if (dist > max_dist) max_dist = dist;
}
List<DMatch> goodMatches = new List<DMatch>();
for (int i = 0; i < descriptor1.Rows; i++)
{
if (matches[i].Distance <= Math.Max(2 * min_dist, 0.02))
{
goodMatches.Add(matches[i]);
}
}
double matchScore = (double)goodMatches.Count / (double)descriptor1.Rows;
```