从功能关键点手动在OpenCV中进行成对匹配-Java 学习之路

这是我的问题 . 我在多个图像上手动提取了SURF的关键点特征 . 但我也已经知道哪一对要匹配 . 问题是，我正在尝试创建我的匹配对，但我不明白如何 . 我试着通过查看代码，但这是一个烂摊子 .

现在，我知道features.descriptors（一个矩阵）的大小与关键点的数量相同（另一个维度为1） . 在代码中，为了检测匹配对，它只使用描述符，因此它比较行（或列，我不确定）或两个描述符矩阵，并确定是否有任何共同点 .

但就我而言，我已经知道图像1中的关键点i与图像2中的关键点j之间存在匹配 . 如何将其描述为MatchesInfo值 . 特别是std :: vector <cv :: DMatch>类型的元素匹配 .

编辑：所以，为此，我不需要使用任何匹配器或类似的东西 . 我知道哪些对在一起！

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如果我理解你的问题是正确的，我假设您希望 std::vector<cv::DMatch> 中的关键点匹配，以便使用OpenCV cv::drawMatches 绘制它们或使用某些类似的OpenCV函数 . 由于我最近也在匹配"by hand"，这里是我的代码，用于绘制最初包含在 std::vector<std::pair <int, int> > aMatches 中的任意匹配，并在窗口中显示它们：

const cv::Mat& pic1 = img_1_var;
const cv::Mat& pic2 = img_2_var;
const std::vector <cv::KeyPoint> &feats1 = img_1_feats;
const std::vector <cv::KeyPoint> &feats2 = img_2_feats;
    // you of course can work directly with original objects
    // but for drawing you only need const references to
    // images & their corresponding extracted feats

std::vector <std::pair <int, int> > aMatches;
    // fill aMatches manually - one entry is a pair consisting of
    //      (index_in_img_1_feats, index_in_img_2_feats)


// the next code draws the matches:
std::vector <cv::DMatch> matches;
matches.reserve((int)aMatches.size());

for (int i=0; i < (int)aMatches.size(); ++i)
    matches.push_back(cv::DMatch(aMatches[i].first, aMatches[i].second,
                      std::numeric_limits<float>::max()));

cv::Mat output;

cv::drawMatches(pic1, feats1, pic2, feats2, matches, output);

cv::namedWindow("Match", 0);
cv::setWindowProperty("Match", CV_WINDOW_FULLSCREEN, 1);
cv::imshow("Match", output);    
cv::waitKey();
cv::destroyWindow("Match");

或者，如果您需要有关匹配的更全面信息，而不是绘图，那么您可能还需要将匹配之间的距离设置为适当的值 . 例如 . 如果要使用L2距离计算距离，则应替换以下行：

for (int i=0; i < (int)aMatches.size(); ++i)
    matches.push_back(cv::DMatch(aMatches[i].first, aMatches[i].second,
                      std::numeric_limits<float>::max()));

用此（请注意，为此还需要引用特征描述符向量）：

cv::L2<float> cmp;

const std::vector <std::vector <float> > &desc1 = img_1_feats_descriptors;
const std::vector <std::vector <float> > &desc2 = img_2_feats_descriptors;

for (int i=0; i < (int)aMatches.size(); ++i){
    float *firstFeat = &desc1[aMatches[i].first];
    float *secondFeat = &desc2[aMatches[i].second];
    float distance = cmp(firstFeat, secondFeat, firstFeat->size());
    matches.push_back(cv::DMatch(aMatches[i].first, aMatches[i].second,
                      distance));
}

请注意，在最后一个片段中， descX[i] 是 featsX[i] 的描述符，内部向量的每个元素都是描述符向量的一个组成部分 . 另请注意，所有描述符向量应具有相同的维度 .

回复于 2024-04-29T03:33:38+08:00

从功能关键点手动在OpenCV中进行成对匹配

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