BRISK算法在OpenCV3.0中的使用

在OpenCV3.0中一些局部特征相关的接口还是有一些改动的，因为最近在测试BRISK部分内容，所以将OpenCV3.0中BRISK的使用贴出来，其他局部特征提取、匹配的算法类似。

【注意】BRISK算法descriptors是二进制串，因此最后进行特征点匹配时是使用的汉明距离，调用的radiusMatch进行匹配**

代码

#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <iostream>
#include <Windows.h> using namespace cv;int main()
{//Load Image  Mat im1 = imread("scene.pgm", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);Mat im2 = imread("basmati.pgm", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);if (!im1.data || !im2.data){std::cout << "Error reading images " << std::endl;return -1;}//构建BRISK对象，参数都与BRISK论文保持一致Ptr<BRISK> brisk = BRISK::create(70, 4, 1.0f);std::vector<KeyPoint> kp1, kp2; //im1,im2 keypointsMat des1, des2;//im1,im2 descriptorsdouble start = GetTickCount();//记录起始时间brisk->detectAndCompute(im1, Mat(), kp1, des1, false);brisk->detectAndCompute(im2, Mat(), kp2, des2, false);BFMatcher matcher(NORM_HAMMING,true);std::vector<std::vector<DMatch>> matches;//此处参数很重要,90.0f为判定为相似特征点的汉明距离阈值matcher.radiusMatch(des1, des2, matches, 90.0f, Mat(), true);double end = GetTickCount();std::cout << "Brisk耗时：" << (end - start) << "ms" << std::endl;std::cout << "Img1特征点数: " << kp1.size() << std::endl;std::cout << "Img2特征点数: " << kp2.size() << std::endl;Mat img_match;drawMatches(im1, kp1, im2, kp2, matches, img_match,          Scalar::all(-1), Scalar::all(-1), std::vector<std::vector<char> >(),   DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);int matchNum = 0;//总的匹配点数for (int i = 0; i < matches.size() && matches[i].size() > 0; i++){++matchNum; if (matches[i].size() < 1)break;}std::cout << "Brisk匹配点数: " << matchNum << std::endl;imshow("Brisk", img_match);waitKey(0);return 0;
}

实验截图

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