Question

我试图从OpenCV3中的YAML文件中读取特征检测器的参数（例如：SIFT）。

我正在尝试使用Documentation中的建议代码。但它根本不编译。所以，我让它编译，改变一点

#include "opencv2/opencv.hpp"
#include <opencv2/core/persistence.hpp>
#include "opencv2/xfeatures2d.hpp"
using namespace cv::xfeatures2d;


int main () {

  cv::Ptr<cv::Feature2D> surf = SURF::create();
  cv::FileStorage fs("../surf_params.yaml", cv::FileStorage::WRITE);

  if( fs.isOpened() ) // if we have file with parameters, read them
  {
      std::cout << "reading parameters" << std::endl;

      surf->read(fs["surf_params"]);
  }
  else // else modify the parameters and store them; user can later edit the file to use different parameters
  {
      std::cout << "writing parameters" << std::endl;
      cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SURF> aux_ptr;
      aux_ptr = surf.dynamicCast<cv::xfeatures2d::SURF>();
      aux_ptr->setNOctaves(3); // lower the contrast threshold, compared to the default value
      {
          cv::internal::WriteStructContext ws(fs, "surf_params", CV_NODE_MAP);
          aux_ptr->write(fs);
      }
  }
  fs.release();

//  cv::Mat image = cv::imread("myimage.png", 0), descriptors;
//  std::vector<cv::KeyPoint> keypoints;
//  sift->detectAndCompute(image, cv::noArray(), keypoints, descriptors);

return 0;

}

但是根本没有读取或写入参数。

我还检查了这个Transition Guide，以及＃34;算法界面＆＃34;说：

通用算法使用模式已更改：现在必须在包装在智能指针cv :: Ptr中的堆上创建。版本2.4允许直接或通过智能指针进行堆栈和堆分配。

get和set方法已从cv :: Algorithm类中与CV_INIT_ALGORITHM宏一起删除。在3.0中，所有属性都已转换为getProperty / setProperty纯虚拟方法对。因此，无法按名称创建和使用cv :: Algorithm实例（使用通用的Algorithm :: create（String）方法），应该明确调用相应的工厂方法。

这可能意味着无法使用read（）和write（）函数从XML / YAML文件读取和写入参数。

您能否给我一些例子，说明如何从OpenCV3中的XML / YAML文件中读取Feature Detector算法的参数？

提前致谢！

Answer 1

如果特定算法会覆盖方法cv::Algorithm::read和cv::Algorithm::write，那么您可以按照所述方式使用，例如here。

但是，cv::xfeatures2d::SURF并未覆盖这些方法，因此您无法使用此方法。

但是，您可以在FileStorage中存储需要修改的属性，像往常一样读取和写入，并修改SURF对象：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>
#include <iostream>

int main() 
{
    cv::Ptr<cv::Feature2D> surf = cv::xfeatures2d::SURF::create();

    {
        // Try to read from file
        cv::FileStorage fs("surf_params.yaml", cv::FileStorage::READ);
        if (fs.isOpened()) 
        {
            std::cout << "reading parameters" << std::endl;

            // Read the parameters
            int nOctaves = fs["nOctaves"];
            surf.dynamicCast<cv::xfeatures2d::SURF>()->setNOctaves(nOctaves);
        }
        else 
        {
            // Close the file in READ mode
            fs.release();

            // Open the file in WRITE mode
            cv::FileStorage fs("surf_params.yaml", cv::FileStorage::WRITE);

            std::cout << "writing parameters" << std::endl;

            fs << "nOctaves" << 3;

            // fs in WRITE mode automatically released
        }
        // fs in READ mode automatically released
    }
}

您可以将surf对象指向cv::xfeatures2d::SURF以避免强制转换：

cv::Ptr<cv::xfeatures2d::SURF> surf = ...

如果您需要支持不同的Features2D，则可以在FileStorage中存储特定功能的标识符，例如：

 fs << "Type" << "SURF";

然后有条件地读取恢复其属性的选项：

 string type;
 FileNode fn_type = fs.root();
 type = fn_type["Type"];

 if(type == "SURF") {
     // Read SURF properties...
 } else if(type == "SIFT") {
     // Read SIFT properties...
 }

如何从OpenCV3中的xml / yml文件读取和写入算法参数

1 个答案: