OpenCV 两幅图匹配相似度 c++
时间: 2024-06-08 08:03:24 浏览: 17
OpenCV 是一个开源的计算机视觉库,包含了大量的图像处理和计算机视觉算法。两幅图像的相似度可以通过特征匹配来实现。常用的方法是使用 SIFT 特征描述子来提取关键点和特征向量,然后使用 FLANN 或者暴力匹配算法进行匹配,最后通过计算匹配对之间的距离和数量来确定两幅图像的相似度。
以下是使用 OpenCV 在 C++ 中实现两幅图像匹配相似度的示例代码:
```
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
int main(int argc, char** argv)
{
// 读入两幅图像
Mat img1 = imread("img1.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
Mat img2 = imread("img2.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
// 使用 SIFT 特征描述子提取关键点和特征向量
Ptr<Feature2D> f2d = xfeatures2d::SIFT::create();
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
Mat descriptors1, descriptors2;
f2d->detectAndCompute(img1, noArray(), keypoints1, descriptors1);
f2d->detectAndCompute(img2, noArray(), keypoints2, descriptors2);
// 使用 FLANN 匹配器进行匹配
FlannBasedMatcher matcher;
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 计算匹配点对之间的距离
double max_dist = 0; double 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;
}
// 筛选出较好的匹配点对
vector<DMatch> good_matches;
for(int i = 0; i < descriptors1.rows; i++)
{
if(matches[i].distance <= max(2 * min_dist, 0.02))
{
good_matches.push_back(matches[i]);
}
}
// 计算相似度并输出结果
double sim = (double)good_matches.size() / (double)matches.size();
cout << "相似度为: " << sim << endl;
return 0;
}
```