Question

让我们看一下名为Features2D + Homography的this基本教程，找到一个已知对象。它使用SurfFeatureDetector来检测功能：

  SurfFeatureDetector detector( minHessian );
  std::vector<KeyPoint> keypoints_object, keypoints_scene;
  detector.detect( img_object, keypoints_object );
  detector.detect( img_scene, keypoints_scene );

然后使用SurfDescriptorExtractor使用检测到的特征计算描述符（特征向量）。

我的问题是：

如果我想创建自己的特征检测器（例如使用Trajkovic或Harris算法），我应该使用Descriptor Extractor吗？
是SurfFeatureDetector中的功能，只是公共点或点的区域？

的的 **** 除了的 * ***

1）在该示例中，使用了特征检测的Surf算法。我已经制作了自己的算法（Trajkovic）并且效果很好 - 找到了所有角落（图像特征）。然后我尝试使用SurfDescriptorExtractor，因为它在示例中使用。问题是SurfDescriptorExtractor不想以正确的方式使用我的创建点（结果图片显示错误的连接，这意味着，提取器没有正确计算向量）。

2）我需要完全使用opencv，这就是重点;

3）“特征检测器”是一种算法，它试图在图像上找到关键点（特征或角点），“描述符提取器” - 是一种算法，它可以计算特征向量，以便最好地理解关键点位置和方向;

4）总之，在示例中，所有关键点都连接在两个图像上（如教程的最后一张图片所示），然后用矩形突出显示。但是当我使用Trajkovic算法时，它们以错误的方式连接，这就是为什么没有突出显示的矩形。

Answer 1

虽然我们不看您的实现就无法查明问题，甚至可能进行一些调查，但我可以为您指明解决方案的方向：OpenCV源代码，您可以将其与实现进行比较。

看看detectAndCompute()函数：

surf.hpp。
surf.cpp

Harris拐角检测的工作原理有所不同，其API也是如此：

corner.cpp

如何在opencv中制作自己的特征检测方法？

1 个答案: