以二值化描述子为输入的特征匹配方法
时间: 2024-05-18 08:13:28 浏览: 6
二值化描述子是一种特征描述子,它将图像中的每个特征点表示为一个二进制字符串。常见的二值化描述子包括BRIEF、ORB、BRISK等。使用二值化描述子进行特征匹配的方法一般有以下几个步骤:
1. 检测图像中的特征点,计算特征点的二值化描述子。
2. 对于每个特征点,计算其与另一幅图像中所有特征点的二进制距离(如海明距离)。
3. 对于每个特征点,选取与其距离最近的若干个特征点作为匹配点,可以使用k近邻算法或者最小距离匹配算法。
4. 对于每个匹配点,计算其特征点之间的距离,可以使用欧几里得距离或者SAD(Sum of Absolute Differences)等。
5. 根据匹配点之间的距离进行筛选,可以使用比值测试等方法来排除误匹配。
以上就是一种使用二值化描述子进行特征匹配的基本方法。在实际应用中,还可以通过多尺度检测、方向估计、RANSAC等技术来提高匹配的准确性和鲁棒性。
相关问题
PCL以二值化描述子为输入的特征匹配代码
以下是使用PCL进行二值化描述子匹配的示例代码:
```cpp
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/features/feature.h>
#include <pcl/features/brief.h>
#include <pcl/features/orb.h>
#include <pcl/features/brisk.h>
#include <pcl/registration/correspondence_estimation.h>
#include <pcl/registration/correspondence_rejection.h>
#include <pcl/registration/correspondence_rejection_one_to_one.h>
#include <pcl/registration/correspondence_rejection_median_distance.h>
int main()
{
// 定义两个点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud1 (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud2 (new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
// 从文件中读取点云数据
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("cloud1.pcd", *cloud1);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ> ("cloud2.pcd", *cloud2);
// 定义二值化描述子计算对象
pcl::BriefEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Brief> brief;
pcl::OrbEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Orb> orb;
pcl::BriskEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::BRISK> brisk;
// 计算两个点云的特征点和二值化描述子
pcl::PointCloud<pcl::Brief>::Ptr descriptors1 (new pcl::PointCloud<pcl::Brief>);
pcl::PointCloud<pcl::Brief>::Ptr descriptors2 (new pcl::PointCloud<pcl::Brief>);
brief.setInputCloud (cloud1);
brief.compute (*descriptors1);
brief.setInputCloud (cloud2);
brief.compute (*descriptors2);
// 定义特征匹配对象
pcl::registration::CorrespondenceEstimation<pcl::Brief, pcl::Brief> est;
est.setInputSource (descriptors1);
est.setInputTarget (descriptors2);
// 计算匹配对
pcl::CorrespondencesPtr correspondences (new pcl::Correspondences);
est.determineCorrespondences (*correspondences);
// 定义匹配对筛选器
pcl::registration::CorrespondenceRejectorOneToOne o2o;
pcl::registration::CorrespondenceRejectorMedianDistance md;
md.setInputCorrespondences (correspondences);
md.getCorrespondences (*correspondences);
o2o.setInputCorrespondences (correspondences);
o2o.getCorrespondences (*correspondences);
// 输出匹配结果
for (const auto& correspondence : *correspondences)
std::cout << correspondence.index_query << " -> " << correspondence.index_match << std::endl;
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们使用了PCL中的BriefEstimation、OrbEstimation和BriskEstimation对象来计算二值化描述子,使用CorrespondenceEstimation对象计算匹配对,使用CorrespondenceRejectorOneToOne和CorrespondenceRejectorMedianDistance对象进行筛选。需要注意的是,这里的输入点云类型是PointXYZ,如果需要使用其他类型的点云,需要对BriefEstimation、OrbEstimation和BriskEstimation对象进行相应的修改。
PCL对二值化描述子进行ICP匹配
下面是一个示例代码,展示了如何使用PCL对二值化描述子进行ICP匹配:
```cpp
// 加载点云
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_src(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_tgt(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile("cloud_src.pcd", *cloud_src);
pcl::io::loadPCDFile("cloud_tgt.pcd", *cloud_tgt);
// 计算二值化描述子
pcl::SHOTColorEstimation<pcl::PointXYZ, pcl::Normal, pcl::SHOT1344> shot;
shot.setInputCloud(cloud_src);
shot.setInputNormals(normals_src);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors_src(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
shot.compute(*descriptors_src);
shot.setInputCloud(cloud_tgt);
shot.setInputNormals(normals_tgt);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors_tgt(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
shot.compute(*descriptors_tgt);
// 使用ICP算法进行匹配
pcl::IterativeClosestPoint<pcl::PointXYZ, pcl::PointXYZ> icp;
icp.setInputSource(cloud_src);
icp.setInputTarget(cloud_tgt);
// 将二值化描述子作为ICP算法的特征输入
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_src_keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_tgt_keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors_src_keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>::Ptr descriptors_tgt_keypoints(new pcl::PointCloud<pcl::SHOT1344>);
// 选取一些关键点
pcl::UniformSampling<pcl::PointXYZ> uniform_sampling;
uniform_sampling.setInputCloud(cloud_src);
uniform_sampling.setRadiusSearch(0.01f);
pcl::PointCloud<int> keypoint_indices_src;
uniform_sampling.compute(keypoint_indices_src);
pcl::copyPointCloud(*cloud_src, keypoint_indices_src.points, *cloud_src_keypoints);
pcl::copyPointCloud(*descriptors_src, keypoint_indices_src.points, *descriptors_src_keypoints);
uniform_sampling.setInputCloud(cloud_tgt);
pcl::PointCloud<int> keypoint_indices_tgt;
uniform_sampling.compute(keypoint_indices_tgt);
pcl::copyPointCloud(*cloud_tgt, keypoint_indices_tgt.points, *cloud_tgt_keypoints);
pcl::copyPointCloud(*descriptors_tgt, keypoint_indices_tgt.points, *descriptors_tgt_keypoints);
// 设置ICP算法的特征点和描述子
icp.setSourceFeatures(descriptors_src_keypoints);
icp.setTargetFeatures(descriptors_tgt_keypoints);
icp.setSourceKeypoints(cloud_src_keypoints);
icp.setTargetKeypoints(cloud_tgt_keypoints);
// 运行ICP算法
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr aligned(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
icp.align(*aligned);
// 输出匹配结果
if (icp.hasConverged()) {
std::cout << "ICP converged. Score: " << icp.getFitnessScore() << std::endl;
std::cout << icp.getFinalTransformation() << std::endl;
} else {
std::cout << "ICP did not converge." << std::endl;
}
```
上述代码中,首先使用SHOT描述子计算了两个点云的二值化描述子。然后,使用UniformSampling算法选取了一些关键点,并将这些关键点和对应的描述子作为ICP算法的特征点和描述子输入。最后,运行ICP算法,并输出匹配结果。
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