Java OpenCV 图像处理27.3 ORB 角点检测

OpenCV3.0－图像特征检测 ORB是基于FAST关键点检测技术和BRIEF描述符结合的特征检测技术。
　　　FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法会在像素周围绘制一个圆，圆内包含16个像素，FAST算法是将圆内的像素分别与加上一个阈值的圆心像素作比较，若圈内出现连续的几个像素比加上一个阈值的像素还亮或是暗，则可认为圆心是角点．FAST是一个很有效率的检测算法，但是需要确定阈值参数来检测角点。
　　　BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features）在OpenCV中主要是通过detectAndCompute()来实现，这个函数包含两个部分，检测和计算，同时也返回两个结果．一个是检测到的关键点，一个是描述符．SIFT和SURF也是这样．关键点的描述符包含了图像的关键信息，可看作是图像的另一种表现形式，在比较两个图像的时候可以通过比较两个图像的特征描述来实现．也可以用来做图像特征的匹配。

package com.xu.image;

import java.io.File;

import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.core.MatOfKeyPoint;
import org.opencv.core.Scalar;
import org.opencv.features2d.Features2d;
import org.opencv.features2d.ORB;
import org.opencv.highgui.HighGui;
import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;
import org.opencv.imgproc.Imgproc;

/**
 * @Title: CornerPoint.java
 * @Description: OpenCV-4.0.0 测试文件
 * @Package com.xu.Image
 * @author: hyacinth
 * @date: 2022年2月18日12点20分
 * @version: V-1.0.0
 * @Copyright: 2022 hyacinth
 */
public class CornerPoint {

    static {
        String os = System.getProperty("os.name");
        String type = System.getProperty("sun.arch.data.model");
        if (os.toUpperCase().contains("WINDOWS")) {
            File lib;
            if (type.endsWith("64")) {
                lib = new File("D:\\Learn\\OpenCV\\OpenCV-4.5.5\\build\\java\\x64\\" + System.mapLibraryName("opencv_java455"));
            } else {
                lib = new File("D:\\Learn\\OpenCV\\OpenCV-4.5.5\\build\\java\\x86\\" + System.mapLibraryName("opencv_java455"));
            }
            System.load(lib.getAbsolutePath());
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        orb();
    }

    public static void orb() {
        Mat src = Imgcodecs.imread("D:\\OneDrive\\桌面\\5.jpeg");
        HighGui.imshow("ORB 角点检测 原图", src.clone());
        Mat gray = new Mat();
        Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
        ORB orb = ORB.create(800, 1.2f, 8, 31, 0, 2, ORB.HARRIS_SCORE, 3, 3);
        MatOfKeyPoint point = new MatOfKeyPoint();
        orb.detect(gray, point);
        Features2d.drawKeypoints(src, point, src, new Scalar(0, 0, 255), Features2d.DrawMatchesFlags_DRAW_RICH_KEYPOINTS);
        HighGui.imshow("ORB 角点检测", src);
        HighGui.waitKey(0);
    }

}