使用OpenCV优化特征值匹配与过滤方法
"该文件是关于使用OpenCV库在C++环境中进行特征匹配优化的代码实现,特别是通过RANSAC和LMeds算法过滤不稳定的匹配对。提供的函数`OpzKeyPointMatch`接收特征匹配、模式图像的关键点和目标图像的关键点作为输入,输出经过优化的匹配对以及对应的优化后的关键点。" 在计算机视觉领域,特征匹配是图像配对和物体识别的核心步骤。OpenCV库提供了一系列工具来检测和匹配图像中的关键点。在这个特定的代码段中,开发者设计了一个函数`OpzKeyPointMatch`,该函数用于处理通过某种方法(如SIFT、SURF或ORB)得到的初步特征匹配,并进一步优化这些匹配,以去除错误的匹配对。 首先,函数收集了所有匹配对对应的关键点,并将它们重新排列到两个新的向量`alignedKps1`和`alignedKps2`中。这些向量包含的是按匹配关系排序的关键点,使得`alignedKps1`与`matches`中的查询索引相对应,`alignedKps2`与训练索引相对应。 接着,将关键点的位置转换为`Point2f`类型,并传递给`findFundamentalMat`函数。`findFundamentalMat`是OpenCV中的一个函数,它用于找到两幅图像间的基本矩阵,这是一个描述两幅图像透视变换的7个自由度矩阵。在这里,使用了RANSAC(Random Sample Consensus)和LMeds(Least-Median of Squares)两种方法来估计基本矩阵并去除异常值。RANSAC是一种常用的抗干扰算法,可以有效地剔除异常数据;LMeds则是一种稳健的回归方法,对于异常值具有很好的鲁棒性。 返回的基本矩阵状态被存储在`m_RANSACStatus`中,然后遍历所有匹配,如果某个匹配对应的RANSAC状态非零,表示这个匹配可能是有效的,因此将其保留下来。将有效匹配和对应的关键点添加到新的向量`matches_out`、`keypoints_pattern_out`和`keypoints_target_out`中。 最后,函数将过滤后的匹配对和关键点返回,供后续的图像配对或物体识别过程使用。这种方法提高了匹配的准确性,减少了由于噪声或不匹配关键点导致的错误。 总结来说,这个代码片段展示了如何使用OpenCV结合RANSAC和LMeds算法优化特征匹配的过程,这对于提高计算机视觉应用的稳定性和准确性至关重要。在实际应用中,这样的优化步骤可以有效地减少误匹配,提高图像配对的精确度。
* @note RANSAC和LMeds方法,优化特征点连接
*/
void OpzKeyPointMatch(vector<DMatch> &matches, const vector<KeyPoint> &keypoints_pattern/*模板的特征值集合*/,
const vector<KeyPoint> &keypoints_target/*目标的特征值集合*/, vector<DMatch> &matches_out, vector<KeyPoint> &keypoints_pattern_out,
vector<KeyPoint> &keypoints_target_out)
{
// 缓存当前剩余的关键点
vector<KeyPoint> alignedKps1, alignedKps2;
for (size_t i = 0; i < matches.size(); i++)
{
alignedKps1.push_back(keypoints_pattern[matches[i].queryIdx]);
alignedKps2.push_back(keypoints_target[matches[i].trainIdx]);
}
// 转换keyPoint
vector<Point2f> ps1, ps2;
for (unsigned i = 0; i < alignedKps1.size(); i++)
ps1.push_back(alignedKps1[i].pt);
for (unsigned i = 0; i < alignedKps2.size(); i++)
ps2.push_back(alignedKps2[i].pt);
vector<uchar> m_RANSACStatus;
Mat status = findFundamentalMat(ps1, ps2, m_RANSACStatus , FM_RANSAC);
// 优化匹配结果
int index = 0;
for (unsigned int i = 0; i < matches.size(); i++)
{
if ( m_RANSACStatus[i] != 0 )
{
DMatch match_1;
keypoints_pattern_out.push_back(alignedKps1[i]);
keypoints_target_out.push_back(alignedKps2[i]);
matches[i].trainIdx = index;
matches[i].queryIdx = index;
matches_out.push_back(matches[i]);
index++;
}
}
}
/*
* @note 计算单应矩阵H,细化匹配结果
*/
void refineMatcheswithHomography(vector<DMatch>& matches, double reprojectionThreshold,
const vector<KeyPoint> &keypoints_pattern/*模板的特征值集合*/,
const vector<KeyPoint> &keypoints_target/*目标的特征值集合*/ ,
Mat& homography)
{
const int minNumbermatchesAllowed = 8;
if (matches.size() < minNumbermatchesAllowed)
return;
vector<Point2f> srcPoints(matches.size());
vector<Point2f> dstPoints(matches.size());
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