Question

有人知道使用OpenCV 2.4的Brief实现的链接吗？问候。

PS：我知道这些问题一般不受欢迎，因为主要关注的是你所做的工作。但是有一个类似的question非常受欢迎。

该问题的答案之一表明了SIFT的通用方式，可以扩展到Brief。这是我稍微修改过的代码。

#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp> 
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>

//using namespace std;
using namespace cv;

int main(int argc, char *argv[])
{        
  Mat image = imread("load02.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
  cv::initModule_nonfree();
  // Create smart pointer for SIFT feature detector.
  Ptr<FeatureDetector> featureDetector = FeatureDetector::create("HARRIS"); // "BRIEF was initially written. Changed after answer."
  vector<KeyPoint> keypoints;

  // Detect the keypoints
  featureDetector->detect(image, keypoints); // NOTE: featureDetector is a pointer hence the '->'.

  //Similarly, we create a smart pointer to the SIFT extractor.
  Ptr<DescriptorExtractor> featureExtractor = DescriptorExtractor::create("BRIEF");

  // Compute the 128 dimension SIFT descriptor at each keypoint.
  // Each row in "descriptors" correspond to the SIFT descriptor for each keypoint
  Mat descriptors;
  featureExtractor->compute(image, keypoints, descriptors);

  // If you would like to draw the detected keypoint just to check
  Mat outputImage;
  Scalar keypointColor = Scalar(255, 0, 0);     // Blue keypoints.
  drawKeypoints(image, keypoints, outputImage, keypointColor, DrawMatchesFlags::DEFAULT);

  namedWindow("Output");
  imshow("Output", outputImage);

  char c = ' ';
  while ((c = waitKey(0)) != 'q');  // Keep window there until user presses 'q' to quit.

  return 0;

}

此代码的问题在于它出错：First-chance exception at 0x00007FFB84698B9C in Project2.exe: Microsoft C++ exception: cv::Exception at memory location 0x00000071F4FBF8E0.

错误导致函数执行中断。标签表示执行将在namedWindow("Output");行恢复。

有人可以帮忙解决这个问题，或者完全建议一个新代码吗？感谢。

编辑：终端现在显示错误：Assertion failed (!outImage.empty()) in cv::drawKeypoints, file ..\..\..\..opencv\modules\features2d\src\draw.cpp, line 115。代码将恢复的下一个语句保持不变，因为drawKepoints就在它之前调用。

Answer 1

在OpenCV中， Brief 是 DescriptorExtractor ，而不是 FeatureDetector 。根据{{3}}，此工厂方法不支持"BRIEF"算法。换句话说，FeatureDetector::create("BRIEF")返回一个空指针，程序崩溃。

功能匹配的一般步骤是：

在图片中找到一些有趣的（要素）点：FeatureDetector
找到描述这些要点的方法：DescriptorExtractor
尝试在两个图像中匹配描述符（特征向量）：DescriptorMatcher

简要是仅适用于第2步的算法。您可以在步骤中使用其他一些方法， HARRIS ， ORB ，... 1并使用 BRIEF 将结果传递给第2步。此外， SIFT 可以在步骤1和2中使用，因为算法为这两个步骤提供了方法。

这是在OpenCV中使用 BRIEF 的简单示例。第一步，找到图像中看起来很有趣的点（关键点）：

vector<KeyPoint> DetectKeyPoints(const Mat &image) 
{
    auto featureDetector = FeatureDetector::create("HARRIS");
    vector<KeyPoint> keyPoints;
    featureDetector->detect(image, keyPoints);
    return keyPoints;
}

您可以尝试使用FeatureDetector::create而不是"HARRIS"。下一步，从关键点计算描述符：

Mat ComputeDescriptors(const Mat &image, vector<KeyPoint> &keyPoints)
{
    auto featureExtractor = DescriptorExtractor::create("BRIEF");
    Mat descriptors;
    featureExtractor->compute(image, keyPoints, descriptors);
    return descriptors;
}

您也可以使用与"BRIEF"不同的FeatureDetector algorithm。您可以看到 DescriptorExtractor 中的算法与 FeatureDetector 中的算法不同。最后一步，匹配两个描述符：

vector<DMatch> MatchTwoImage(const Mat &descriptor1, const Mat &descriptor2)
{
    auto matcher = DescriptorMatcher::create("BruteForce");
    vector<DMatch> matches;
    matcher->match(descriptor1, descriptor2, matches);
    return matches;
}

同样，您可以尝试"BruteForce"以外的其他algorithm。最后回到主程序，您可以从这些函数构建应用程序：

auto img1 = cv::imread("image1.jpg");
auto img2 = cv::imread("image2.jpg");

auto keyPoints1 = DetectKeyPoints(img1);
auto keyPoints2 = DetectKeyPoints(img2);

auto descriptor1 = ComputeDescriptors(img1, keyPoints1);
auto descriptor2 = ComputeDescriptors(img2, keyPoints2);

auto matches = MatchTwoImage(descriptor1, descriptor2);

并使用matches向量来完成您的申请。如果您想检查结果，OpenCV还提供matching algorithm来绘制步骤1和结果的结果。 3在图像中。例如，在最后一步中绘制匹配项：

Mat result;
drawMatches(img1, keyPoints1, img2, keyPoints2, matches, result);
imshow("result", result);
waitKey(0);

使用OpenCV 2.4.10简要实现

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