SLAM之特征点匹配与检测

根据高博《视觉SLAM十四讲》

ORB特征点鲁邦性强，提取与匹配速度比SIFT特征点快，这篇文章给予ORB特征点以及opencv2.4.8库进行两幅特征点的特征提取与匹配。

ORB特征提取与匹配分两部分，第一步提取FAST角点，即像素中一点的灰度值相对于周围的灰度值大于阈值即认为该点位特征点；第二部是计算描述因子，具体计算过程暂不知。

这篇文章解决opencv2与3的差异

开始使用如下代码

cv::Ptr orb = cv::ORB::create();

返回

no matching function for call to ‘cv::ORB::create()’ static Ptr orb = ORB::create();

note:   candidate expects 1 argument, 0 provided‘

修改为

cv::Ptr orb = cv::ORB::create();等报同样的错误，最终找资料https://blog.csdn.net/qq_23225073/article/details/78452638

看出是2和3的问题

代码如下：

#include
#include
#include
#include
#include


using namespace std;
using namespace cv;


int main(int argc, char** argv)
{


    if(argc!=3)//判断命令行输入对错
    {
        cout<<"usage: feature_extraction img1 img2"<        return 1;
    }


    //读取要匹配的两张图像
    Mat img_1 = imread(argv[1], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);
    Mat img_2 = imread(argv[2], CV_LOAD_IMAGE_COLOR);




    //初始化
    //首先创建两个关键点数组，用于存放两张图像的关键点，数组元素是KeyPoint类型
    std::vector keypoints_1, keypoints_2;


    //创建两张图像的描述子，类型是Mat类型
    Mat descriptors_1, descriptors_2;


    //创建一个ORB类型指针orb，ORB类是继承自Feature2D类
    //class CV_EXPORTS_W ORB : public Feature2D
    //这里看一下create()源码：参数较多，不介绍。
    //creat()方法所有参数都有默认值，返回static　Ptr类型。
   
   Ptr detector = FeatureDetector::create ( "ORB" );
   Ptr descriptor = DescriptorExtractor::create ( "ORB" );

    detector->detect(img_1, keypoints_1);
    detector->detect(img_2, keypoints_2);




    //第二步：根据角点位置计算BRIEF描述子
    //compute是Feature2D中的方法，orb是子类指针，可以调用
    //看一下compute()原型参数：图像，图像的关键点数组，Mat类型的描述子
    /*
    CV_WRAP virtual void compute( InputArray image,
                                  CV_OUT CV_IN_OUT std::vector& keypoints,
                                  OutputArray descriptors );
    */
    descriptor->compute(img_1, keypoints_1, descriptors_1);
    descriptor->compute(img_2, keypoints_2, descriptors_2);


    //定义输出检测特征点的图片。
    Mat outimg1;
    //drawKeypoints()函数原型参数：原图，原图关键点，带有关键点的输出图像，后面两个为默认值
    /*
    CV_EXPORTS_W void drawKeypoints( InputArray image,
                                     const std::vector& keypoints,
                                     InputOutputArray outImage,
                                     const Scalar& color=Scalar::all(-1),
                                     int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT );
    */
    //注意看，这里并没有用到描述子，描述子的作用是用于后面的关键点筛选。
    drawKeypoints(img_1, keypoints_1, outimg1, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);


    imshow("ORB特征点",outimg1);




    //第三步：对两幅图像中的BRIEF描述子进行匹配，使用 Hamming 距离


    //创建一个匹配点数组，用于承接匹配出的DMatch，其实叫match_points_array更为贴切。matches类型为数组，元素类型为DMatch
    vector matches;


    //创建一个BFMatcher匹配器，BFMatcher类构造函数如下：两个参数都有默认值，但是第一个距离类型下面使用的并不是默认值，而是汉明距离
    //CV_WRAP BFMatcher( int normType=NORM_L2, bool crossCheck=false );
    BFMatcher matcher (NORM_HAMMING);


    //调用matcher的match方法进行匹配,这里用到了描述子，没有用关键点。
    //匹配出来的结果写入上方定义的matches[]数组中
    matcher.match(descriptors_1, descriptors_2, matches);


    //第四步：遍历matches[]数组，找出匹配点的最大距离和最小距离，用于后面的匹配点筛选。
    //这里的距离是上方求出的汉明距离数组，汉明距离表征了两个匹配的相似程度，所以也就找出了最相似和最不相似的两组点之间的距离。
    double min_dist=0, max_dist=0;//定义距离


    for (int i = 0; i < descriptors_1.rows; ++i)//遍历
    {
        double dist = matches[i].distance;
        if(dist        if(dist>max_dist) max_dist = dist;
    }


    printf("Max dist: %f\n", max_dist);
    printf("Min dist: %f\n", min_dist);


    //第五步：根据最小距离，对匹配点进行筛选，
    //当描述自之间的距离大于两倍的min_dist，即认为匹配有误，舍弃掉。
    //但是有时最小距离非常小，比如趋近于0了，所以这样就会导致min_dist到2*min_dist之间没有几个匹配。
    // 所以，在2*min_dist小于30的时候，就取30当上限值，小于30即可，不用2*min_dist这个值了
    std::vector good_matches;
    for (int j = 0; j < descriptors_1.rows; ++j)
    {
        if (matches[j].distance <= max(2*min_dist, 30.0))
            good_matches.push_back(matches[j]);
    }


    //第六步：绘制匹配结果


    Mat img_match;//所有匹配点图
    //这里看一下drawMatches()原型参数，简单用法就是：图1，图1关键点，图2，图2关键点，匹配数组，承接图像，后面的有默认值
    /*
    CV_EXPORTS_W void drawMatches( InputArray img1,
                                   const std::vector& keypoints1,
                                   InputArray img2,
                                   const std::vector& keypoints2,
                                   const std::vector& matches1to2,
                                   InputOutputArray outImg,
                                   const Scalar& matchColor=Scalar::all(-1),
                                   const Scalar& singlePointColor=Scalar::all(-1),
                                   const std::vector& matchesMask=std::vector(),
                                   int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT );
    */


    drawMatches(img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, matches, img_match);
    imshow("所有匹配点对", img_match);


    Mat img_goodmatch;//筛选后的匹配点图
    drawMatches(img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, good_matches, img_goodmatch);
    imshow("筛选后的匹配点对", img_goodmatch);


    waitKey(0);


    return 0;

}

CMakeLists.txt内容

cmake_minimum_required(VERSION 2.8)
project(feature_extraction)


set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)


find_package(OpenCV REQUIRED)
include_directories(${OPenCV_DIRS})


add_executable(feature_extraction feature_extraction.cpp)
target_link_libraries(feature_extraction ${OpenCV_LIBS})