我正在尝试freak_demo.cpp example之后最新版本的OpenCV中相当新的描述符怪胎。我用的不是冲浪,而是快。我的基本代码如下:
std::vector<KeyPoint> keypointsA, keypointsB;
Mat descriptorsA, descriptorsB;
std::vector<DMatch> matches;
FREAK extractor;
BruteForceMatcher<Hamming> matcher;
FAST(imgA,keypointsA,100);
FAST(imgB,keypointsB,20);
extractor.compute( imgA, keypointsA, descriptorsA );
extractor.compute( imgB, keypointsB, descriptorsB );
matcher.match(descriptorsA, descriptorsB, matches);发布于 2012-12-12 08:14:49
在执行匹配时,总是有一些细化步骤来摆脱异常值。
我通常所做的是丢弃那些距离超过阈值的匹配,例如:
for (int i = 0; i < matches.size(); i++ )
{
if(matches[i].distance > 200)
{
matches.erase(matches.begin()+i-1);
}
}然后,我使用RANSAC来查看哪些匹配符合单调性模型。OpenCV有这样一个函数:
for( int i = 0; i < matches.size(); i++ )
{
trainMatches.push_back( cv::Point2f(keypointsB[ matches[i].trainIdx ].pt.x/500.0f, keypointsB[ matches[i].trainIdx ].pt.y/500.0f) );
queryMatches.push_back( cv::Point2f(keypointsA[ matches[i].queryIdx ].pt.x/500.0f, keypointsA[ matches[i].queryIdx ].pt.y/500.0f) );
}
Mat h = cv::findHomography(trainMatches,queryMatches,CV_RANSAC,0.005, status);我只是画了一些不正确的东西:
for(size_t i = 0; i < queryMatches.size(); i++)
{
if(status.at<char>(i) != 0)
{
inliers.push_back(matches[i]);
}
}
Mat imgMatch;
drawMatches(imgA, keypointsA, imgB, keypointsB, inliers, imgMatch);只需尝试不同的阈值和距离,直到得到所需的结果。
发布于 2012-12-12 09:27:44
您还可以通过给出自己选择的对来训练描述符。并调优构造函数中的参数。
explicit FREAK( bool orientationNormalized = true
, bool scaleNormalized = true
, float patternScale = 22.0f
, int nbOctave = 4
, const vector<int>& selectedPairs = vector<int>()
);顺便说一句,一个更有效的怪物版本即将到来:-)
https://stackoverflow.com/questions/13835309
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