在OpenCv 3.2中使用ORB、Fast、Brsik等特性描述符

Question

我对OpenCV很陌生。我按照本教程在图片中搜索对象，并成功地运行了代码。

在搜索时，我看到了用于特性匹配的更多选择 (例如Fast、ORB或BRISK)。因此，我决定尝试一个不同于SURF的描述符。

但我有麻烦了。我要做什么才能创建一个不同的描述符？有人能帮我吗，也许可以用一个OpenCV3.2代码示例来帮助我？:)

这是我在搜索时发现的一个链接，但遗憾的是，它不是针对OpenCV 3.2的。

Answer 1

在OpenCV 3中引入了一个一致的特征检测API。

也就是说，每个特征检测器都实现了一个静态create()方法，该方法将cv::Ptr返回给相应的检测器。

下面是一个简单的例子，它显示了所描述的行为：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>


int main(int argc, char *argv[])
{
    if(argc > 1) {
        cv::Mat img = cv::imread(argv[1], cv::ImreadModes::IMREAD_GRAYSCALE);
        if(!img.empty()) {
            cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SiftFeatureDetector> siftDetector = cv::xfeatures2d::SiftFeatureDetector::create();
            cv::Ptr<cv::BRISK> briskDetector = cv::BRISK::create();

            std::vector<cv::KeyPoint> siftKeypoints;
            std::vector<cv::KeyPoint> briskKeypoints;

            siftDetector->detect(img, siftKeypoints);
            briskDetector->detect(img, briskKeypoints);

            std::cout << "Detected " << siftKeypoints.size() << " SIFT keypoints." << std::endl;
            std::cout << "Detected " << briskKeypoints.size() << " BRISK keypoints." << std::endl;
            return 0;
        } else {
            std::cout << "Unable to load image, aborting." << std::endl;
            return -1;
        }
    }
    std::cout << "A path to an (image) file is missing." << std::endl;
    return -1;
}

在下面的示例中，您可以使用OpenCV的每一个检测器，这些检测器位于最新的文档中：

默认描述符

非自由描述符

实验描述符