如何在Opencv中使用ORB增强功能检测？

Question

我正在开发一个Android应用程序，以使用ORB特征检测来匹配两个图像。

使用JNI函数在Java中调用处理和匹配逻辑。

问题在于特征检测在某些图像上效果很好，但在某些图像和某些情况下失败。

这是图像在某些未知条件下失败的示例

经过一番思考和讨论，我发现问题在于问题在于缺少功能，这就是程序失败的原因。 opencv社区中的某人尝试了此图像，它给了他60个关键点，这些关键点都无法通过RobustMatcher测试。

所以我需要增强此图像中的功能以使匹配工作正常。

除了equalizeHist之外，我还能做什么？

希望您能为我提供一些建议，也许还有一些例子。

Answer 1

一种方法是增强图像的边缘。例如，使用拉普拉斯滤波器，然后将结果乘以原始图像。这项工作使功能（边缘）更加突出。当然，在将图像转换为浮点类型之前，最后将图像标准化。