Question

我正在使用openCV for android来实现徽标检测算法。我现在的目标是在我用Android相机拍摄的照片中找到预定义的徽标。

我无法获得任何正确的匹配。我认为这很奇怪，因为我几乎只使用openCV库函数。

首先，我使用FAST探测器检测关键点，我的图像尺寸为500x500 之后我使用SURF来描述这些关键点。与knn我要求2个最佳匹配，并消除那些A比率小于0.6（first.distance / second.distance）的人。

我正在进行大约10场比赛，但是他们都错了，当我抽出每场比赛（100+）时，他们似乎都错了

我看不出我在这里做错了什么，有没有人有同样的问题，或者知道我做错了什么？

    FeatureDetector FAST = FeatureDetector.create(FeatureDetector.FAST);

    // extract keypoints
    FAST.detect(image1, keypoints);
    FAST.detect(image2, logoKeypoints);

    DescriptorExtractor SurfExtractor = DescriptorExtractor
            .create(DescriptorExtractor.SURF);
    Mat descriptors = new Mat();
    Mat logoDescriptors = new Mat();

    SurfExtractor.compute(image1, keypoints, descriptors);
    SurfExtractor.compute(image2, logoKeypoints, logoDescriptors);

    List<DMatch> matches = new ArrayList<DMatch>();
    matches = knn(descriptors, logoDescriptors);
    Scalar blue = new Scalar(0, 0, 255);
    Scalar red = new Scalar(255, 0, 0);
    Features2d.drawMatches(image2, logoKeypoints, image1, keypoints,
            matches, rgbout, blue, red);

Answer 1

我认为问题是你正在使用的匹配器。对于基于浮点数的（SURF）描述符，使用FLANN作为匹配器或使用BRUTEFORCE作为匹配器。同时努力使用相同的特征描述符进行提取和匹配...即SURF关键点上的SURF特征。

在stackoverflow上阅读这篇文章，并在其中链接文章以便更好地理解。 How Does OpenCV ORB Feature Detector Work?

使用openCV for android时找不到正确的FAST-SURF匹配项

1 个答案: