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求C++中利用opencv计算轮廓图像傅里叶描述子的代码

发布时间:2019-08-09 06:11 来源:未知 编辑:admin

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  图像匹配能够应用的场合非常多,如目标跟踪,检测,识别,图像拼接等,而角点匹配最核心的技术就要属角点匹配了,所谓角点匹配是指寻找两幅图像之间的特征像素点的对应关系,从而确定两幅图像的位置关系。

  1、提取检测子:在两张待匹配的图像中寻找那些最容易识别的像素点(角点),比如纹理丰富的物体边缘点等。

  2、提取描述子:对于检测出的角点,用一些数学上的特征对其进行描述,如梯度直方图,局部随机二值特征等。检测子和描述子的常用提取方法有:sift,harris,surf,fast,agast,brisk,freak,brisk,brief/orb等。

  3、匹配:通过各个角点的描述子来判断它们在两张图像中的对应关系,常用方法如 flann等。

  4、消噪:去除错误匹配的外点,保留正确的匹配点。常用方法有KDTREE,BBF,Ransac,GTM等。

  为了排除因为图像遮挡和背景混乱而产生的无匹配关系的关键点,SIFT的作者Lowe提出了比较最近邻距离与次近邻距离的SIFT匹式:取一幅图像中的一个SIFT关键点,并找出其与另一幅图像中欧式距离最近的前两个关键点,在这两个关键点中,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。因为对于错误匹配,由于特征空间的高维性,相似的距离可能有大量其他的错误匹配,从而它的ratio值比较高。显然降低这个比例阈值T,SIFT匹配点数目会减少,但更加稳定,反之亦然。

  Loweratio的阈值为0.8,但作者对大量任意存在尺度、旋转和亮度变化的两幅图片进行匹配,结果表明ratio取值在0. 4~0. 6 之间最佳,小于0. 4的很少有匹配点,大于0. 6的则存在大量错误匹配点,所以建议ratio的取值原则如下:

  2、Lowe的C++代码中使用的是欧氏距离,但是在matlab代码中为了加速计算,使用的是向量夹角来近似欧氏距离:先将128维SIFT特征向量归一化为单位向量(每个数除以平方和的平方根),然后点乘来得到向量夹角的余弦值,最后利用反余弦(acos函数)求取向量夹角。实验证明Lowe的办法正确率和耗时都很不错。

  同样,也可以采用knnsearch函数求最近点和次近点:knnsearch采用euclidean距离时得到的结果与lowe采用的近似方法结果几乎一致,正好印证了模拟欧氏距离的效果。

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