Question

我正在尝试计算两个图像之间的对应关系，并且我实际上对对应点的数量感兴趣，而不是对应关系本身，因此我可以起诉它以获得最佳匹配图像。这是我的以下代码：

     #include<iostream>
     #include<vector>
     #include<string>
     #include "cv.h"
     #include "highgui.h"
     #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
     #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
     #include "opencv2/legacy/legacy.hpp"
     #include "opencv2/objdetect/objdetect.hpp"
     #include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"
     #include "opencv2/nonfree/features2d.hpp"
     #include<stdio.h>

     using namespace cv;
     using namespace std;

     int main(int argc, char **argv)
     {
       Mat A = imread("/home/itachi/iTaggproj/frame6.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
       Mat src = imread("/home/itachi/iTaggproj/dataformatch/frame0.jpg",CV_LOAD_IMAGE_COLOR);

       SiftFeatureDetector detector( 0.05, 5.0 );
           SiftDescriptorExtractor extractor( 3.0 );

       vector<KeyPoint>keypoints1,keypoints2;
           detector.detect( A, keypoints1 );
           detector.detect( src, keypoints2 );

       int key1 = keypoints1.size();
           int key2 = keypoints2.size();
           printf("Keypoint1=%d \nKeypoint2=%d", key1, key2);

       // Feature descriptor computation
       Mat descriptor1,descriptor2;
       extractor.compute( A, keypoints1, descriptor1 );
       extractor.compute( src, keypoints2, descriptor2 );

       //match points to get correspondence
 //        BFMatcher matcher(NORM_L2);
       FlannBasedMatcher matcher;
       vector<DMatch>matches;
       matcher.match( descriptor1, descriptor2, matches );
       cout<<endl<<matches.size()<<endl;

       return 0;
     }

我已从link1和link2获取了我的代码。我所有的图像都是320X240。我拍了一张测试图像并尝试逐个在图像数据库上运行它。但每次我这样做，我的比赛大小总是 163 。请注意，测试图像中的关键点也是 163 。我试图找到测试图像的最佳匹配，但我不知道为什么会发生这种情况。所有与数据库匹配的对应关系都会得到 163 的结果。

这些是我的疑问和疑惑，请帮助我。： -

如果上述方法使用错误，我如何获得匹配数？

道歉，如果问题非常简陋，但你的帮助很多。

Answer 1

FlannBasedMatcher.match()方法没有按照您的想法执行;它将返回每个关键点的最佳匹配。因此，您总会有163场比赛，因为总会有最佳比赛，即使比赛不是很好。

匹配特征时通常会发生的情况是，阈值随后应用于描述符距离;例如，如果任何匹配的距离大于阈值t，则拒绝它们。在阈值处理之后， good 的数量通常用于测量图像之间的相似性。我想这是你期望获得的数字。

您的代码基本上构成了教程here的第一部分。如果您阅读本教程，您将看到我所描述的内容，根据距离对匹配进行阈值处理。

在Opencv 2.4.6 ubuntu中进行筛选实现

1 个答案: