带有Lowe’s算法的SIFT特征提取和匹配

采用Lowe‘s的算法选出优秀匹配点。

#include "highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"
#include "opencv2/legacy/legacy.hpp"
#include <iostream>  using namespace cv;
using namespace std;int main()
{Mat image01 = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1_A.jpg", 1);Mat image02 = imread("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\1_B.jpg", 1);imshow("p1", image01);imshow("p2", image02);//灰度图转换  Mat image1, image2;//声明表示图像的向量cvtColor(image01, image1, CV_RGB2GRAY);//将彩色图像灰度化，输出为image1cvtColor(image02, image2, CV_RGB2GRAY);//提取特征点    SiftFeatureDetector siftDetector(800);//构造SIFT特征检测器，Hessian矩阵阈值，在这里调整精度，值越大点越少，越精准  vector<KeyPoint> keyPoint1, keyPoint2;//特征点的向量siftDetector.detect(image1, keyPoint1);//检测SIFT特征siftDetector.detect(image2, keyPoint2);//特征点描述，为下边的特征点匹配做准备    SiftDescriptorExtractor SiftDescriptor;//构造SIFT描述子提取器Mat imageDesc1, imageDesc2;//声明表示图像的向量SiftDescriptor.compute(image1, keyPoint1, imageDesc1);//提取SIFT描述子SiftDescriptor.compute(image2, keyPoint2, imageDesc2);FlannBasedMatcher matcher;//构造匹配器vector<vector<DMatch> > matchePoints;//匹配点的向量vector<DMatch> GoodMatchePoints;//更好匹配点的向量//不太明白vector<Mat> train_desc(1, imageDesc1);matcher.add(train_desc);matcher.train();matcher.knnMatch(imageDesc2, matchePoints, 2);cout << "total match points: " << matchePoints.size() << endl;//一共的匹配点数// Lowe's algorithm,获取优秀匹配点for (int i = 0; i < matchePoints.size(); i++){if (matchePoints[i][0].distance < 0.6 * matchePoints[i][1].distance)//如果最近的距离除以次近的距离得到的比率ratio少于某个阈值T，则接受这一对匹配点{GoodMatchePoints.push_back(matchePoints[i][0]);}}Mat first_match;drawMatches(//使用函数 drawMatches来绘制检测到的匹配点image02, keyPoint2, //第一幅图像及其特征点image01, keyPoint1, //第二幅图像及其特征点GoodMatchePoints, //匹配结果first_match//生成的图像);imshow("first_match ", first_match);imwrite("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\first_match.jpg", first_match);waitKey();return 0;
}

输入图像：

输出图像：

匹配点明显减少

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