SurfFeatureDetector并使用Mat（）创建一个空面具

Question

我想使用SurfFeatureDetector来检测指定图片区域的关键点：

1. Train_pic＆amp; Source_pic
2. 使用SurfFeatureDetector检测Train_pic keypoint_1。
3. 在指定区域使用SurfFeatureDetector检测Source_pic keypoint_2。
4. 计算并匹配。

OpenCV SurfFeatureDetector如下。

void FeatureDetector::detect(const Mat& image, vector<KeyPoint>& keypoints, const Mat& mask=Mat())

mask - 指定查找关键点的位置的掩码（可选）。必须是感兴趣区域中具有非零值的char矩阵。

任何人都可以帮助解释如何为Source_pic创建mask=Mat()

由于 杰

Answer 1

从技术上讲，您不必指定空矩阵来使用detect函数，因为它是默认参数。

您可以像这样致电detect：

Ptr<FeatureDetector> detector = FeatureDetector::create("SURF");
vector<KeyPoint> keyPoints;
detector->detect(anImage, keyPoints);

或者，通过显式创建空矩阵：

Ptr<FeatureDetector> detector = FeatureDetector::create("SURF");
vector<KeyPoint> keyPoints;
detector->detect(anImage, keyPoints, Mat());

如果要在感兴趣的区域中创建遮罩，可以创建一个这样的遮罩：

假设Source_pic的类型为CV_8UC3，

Mat mask = Mat::zeros(Source_pic.size(), Source_pic.type());

// select a ROI
Mat roi(mask, Rect(10,10,100,100));

// fill the ROI with (255, 255, 255) (which is white in RGB space);
// the original image will be modified
roi = Scalar(255, 255, 255);

编辑：那里有副本面食错误。设置mask的投资回报率，然后将其传递给detect函数。

希望能够解决问题！