Question

我正在使用 freak_demo.cpp example之后的最新版OpenCV尝试新的描述符FREAK。而不是使用SURF我使用FAST。我的基本代码是这样的：

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);

该算法找到了很多匹配项，但是有很多异常值。我做对了吗？有没有办法调整算法？

Answer 1

在进行匹配时，总会有一些细化步骤可以摆脱异常值。

我通常会放弃距离超过阈值的匹配项，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 查看哪些匹配符合单应性模型。 OpenCV具有以下功能：

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);

我只画出内部词：

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);

尝试不同的阈值和距离，直到获得所需的结果。

Answer 2

您还可以通过提供自己选择的对来训练描述符。并调整构造函数中的参数。

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FREAK版本即将推出： - ）

OpenCV FREAK返回太多异常值

2 个答案: