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各位读者,知识无穷而人力有穷,要么改需求,要么找专业人士,要么自己研究
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上一篇:《OpenCV开发笔记(六十四):红胖子8分钟带你深入了解SURF特征点(图文并茂+浅显易懂+程序源码)》
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红胖子,来也!
识别除了传统的模板匹配之外就是体征点了,前面介绍了Suft特征点,还有一个传统的就会ORB特征点了。
其实识别的特征点多种多样,既可以自己写也可以使用opencv为我们提供的,一般来说根据特征点的特性和效率,选择适合我们场景的特征就可以了。
本篇,介绍ORB特征提取。
ORB是ORiented Brief的简称,是briedf算法的改进版,于2011年在《ORB:an fficient alternative to SIFT or SURF》中提出。
ORB算法分为两部分,分别是特征点提取和特征点描述:
ORB特征是将FAST特征点的检测方法与BRIEF特征描述子结合起来,并在它们原来的基础上做了改进与优化。据说,ORB算法的速度是sift的100倍,是surf的10倍。
该特征描述子是在特征点附近随机选取若干点对,将这些点对的灰度值的大小,组合成一个二进制串,组合成一个二进制传,并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。
Brief的速度快,但是使用灰度值作为描述字计算的源头,毫无疑问会有一些显而易见的问题:
该步能够提取大量的特征点,但是有很大一部分的特征点的质量不高。从图像中选取一点P,以P为圆心画一个半径为N像素半径的圆。圆周上如果有连续n个像素点的灰度值比P点的灰度值大或者小,则认为P为特征点。
通俗来说就是使用ID3算法训练一个决策树,将特征点圆周上的16个像素输入决策树中,以此来筛选出最优的FAST特征点。
使用非极大值抑制算法去除临近位置多个特征点的问题。为每一个特征点计算出其响应大小。计算方式是特征点P和其周围16个特征点偏差的绝对值和。在比较临近的特征点中,保留响应值较大的特征点,删除其余的特征点。
ORB算法提出使用矩(moment)法来确定FAST特征点的方向。也就是说通过矩来计算特征点以r为半径范围内的质心,特征点坐标到质心形成一个向量作为该特征点的方向。
cv::Ptr _pOrb = cv::ORB::create();
std::vector keyPoints1;
//特征点检测
_pOrb->detect(srcMat, keyPoints1);
static Ptr create(int nfeatures=500,
float scaleFactor=1.2f,
int nlevels=8,
int edgeThreshold=31,
int firstLevel=0,
int WTA_K=2,
int scoreType=ORB::HARRIS_SCORE,
int patchSize=31,
int fastThreshold=20);
void xfeatures2d::SURT::detect( InputArray image,
std::vector& keypoints,
InputArray mask=noArray() );
void xfeatures2d::SURT::compute( InputArray image,
std::vector& keypoints,
OutputArray descriptors );
// 该函数结合了detect和compute,参照detect和compute函数参数
void xfeatures2d::SURT::detectAndCompute( InputArray image,
InputArray mask,
std::vector& keypoints,
OutputArray descriptors,
bool useProvidedKeypoints=false );
void drawKeypoints( InputArray image,
const std::vector& keypoints,
InputOutputArray outImage,
const Scalar& color=Scalar::all(-1),
int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT );
本源码中包含了“透视变换”,请参照博文《OpenCV开发笔记(五十一):红胖子8分钟带你深入了解透视变换(图文并茂+浅显易懂+程序源码)》
根据前面连续三篇的特征点,我们其实可以猜到了所有的匹配都是这样提取特征点,然后使用一些算法来匹配,至于使用什么特征点提取就是需要开发者根据实际的经验去选取,单一的特征点/多种特征点提取混合/自己写特征点等等多种方式去提取特征点,为后一步的特征点匹配做准备,特征点通用的就到此篇,后续会根据实际开发项目中使用的到随时以新的篇章博文去补充。
《OpenCV开发笔记(六十三):红胖子8分钟带你深入了解SIFT特征点(图文并茂+浅显易懂+程序源码)》
《OpenCV开发笔记(六十四):红胖子8分钟带你深入了解SURF特征点(图文并茂+浅显易懂+程序源码)》
《OpenCV开发笔记(六十五):红胖子8分钟带你深入了解ORB特征点(图文并茂+浅显易懂+程序源码)》
void OpenCVManager::testOrbFeatureDetector()
{
QString fileName1 = "13.jpg";
int width = 400;
int height = 300;
cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());
cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(width, height));
cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();
cvui::init(windowName);
cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(srcMat.cols * 2, srcMat.rows * 3),
srcMat.type());
cv::Ptr _pObr = cv::ORB::create();
int k1x = 0;
int k1y = 0;
int k2x = 100;
int k2y = 0;
int k3x = 100;
int k3y = 100;
int k4x = 0;
int k4y = 100;
while(true)
{
windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
cv::Mat mat;
// 原图先copy到左边
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat, 1.0f, 0.0f, mat);
{
std::vector keyPoints1;
std::vector keyPoints2;
cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 10 + height * 0, "k1x");
cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 20 + height * 0, 165, &k1x, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 70 + height * 0, "k1y");
cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 80 + height * 0, 165, &k1y, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 10 + height * 0, "k2x");
cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 20 + height * 0, 165, &k2x, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 70 + height * 0, "k2y");
cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 80 + height * 0, 165, &k2y, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 10 + height * 0 + height / 2, "k3x");
cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 20 + height * 0 + height / 2, 165, &k3x, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 70 + height * 0 + height / 2, "k3y");
cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 80 + height * 0 + height / 2, 165, &k3y, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 10 + height * 0 + height / 2, "k4x");
cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 20 + height * 0 + height / 2, 165, &k4x, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 70 + height * 0 + height / 2, "k4y");
cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 80 + height * 0 + height / 2, 165, &k4y, 0, 100);
std::vector srcPoints;
std::vector dstPoints;
srcPoints.push_back(cv::Point2f(0.0f, 0.0f));
srcPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols - 1, 0.0f));
srcPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols - 1, srcMat.rows - 1));
srcPoints.push_back(cv::Point2f(0.0f, srcMat.rows - 1));
dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k1x / 100.0f, srcMat.rows * k1y / 100.0f));
dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k2x / 100.0f, srcMat.rows * k2y / 100.0f));
dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k3x / 100.0f, srcMat.rows * k3y / 100.0f));
dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k4x / 100.0f, srcMat.rows * k4y / 100.0f));
cv::Mat M = cv::getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);
cv::Mat srcMat2;
cv::warpPerspective(srcMat,
srcMat2,
M,
cv::Size(srcMat.cols, srcMat.rows),
cv::INTER_LINEAR,
cv::BORDER_CONSTANT,
cv::Scalar::all(0));
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat2, 1.0f, 0.0f, mat);
//特征点检测
_pObr->detect(srcMat, keyPoints1);
//绘制特征点(关键点)
cv::Mat resultShowMat;
cv::drawKeypoints(srcMat,
keyPoints1,
resultShowMat,
cv::Scalar(0, 0, 255),
cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, resultShowMat, 1.0f, 0.0f, mat);
//特征点检测
_pObr->detect(srcMat2, keyPoints2);
//绘制特征点(关键点)
cv::Mat resultShowMat2;
cv::drawKeypoints(srcMat2,
keyPoints2,
resultShowMat2,
cv::Scalar(0, 0, 255),
cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),
cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, resultShowMat2, 1.0f, 0.0f, mat);
cv::imshow(windowName, windowMat);
}
// 更新
cvui::update();
// 显示
// esc键退出
if(cv::waitKey(25) == 27)
{
break;
}
}
}
对应版本号v1.59.0
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