快速最近鄰匹配

這是乙個完整的利用suft快速近鄰匹配的程式

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#include 
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using
namespace
std;
using
namespace cv;
double calcoefficient(const mat &src1 , const point2f key1 , const mat &src2 , const point2f key2) ;//用於計算匹配點之間的相關係數
keypoints_1 , keypoints_2 ; //儲存特徵點向量
dector.detect(src1 , keypoints_1) ; //檢測surf特徵
dector.detect(src2 , keypoints_2) ;
//計算描述子
surfdescriptorextractor extractor ;
mat descriptors_1 , descriptors_2 ;
extractor.compute(src1 , keypoints_1 , descriptors_1) ;
extractor.compute(src2 , keypoints_2 , descriptors_2) ;
//flan特徵匹配演算法
flannbasedmatcher matcher ;
vector
matches ;
matcher.match(descriptors_1 , descriptors_2 , matches) ;
cout
<
//計算關鍵點之間最大最小歐式距離
for (int i = 0 ; i < descriptors_1.rows ; i++)
if (dist > max_dist)
}cout
<
/選擇歐式距離小於2倍最小距離的匹配作為優良匹配
vector
good_matches ;
for (int i = 0 ; i < descriptors_1.rows ; i++)
}mat m_matches ;
m_matches.create(src1.rows , 2 * src1.cols , src1.type()) ;
mat imageroi ;
imageroi = m_matches(rect(0 , 0 , src1.cols , src1.rows)) ;
mat imageroi2 ;
imageroi2 = m_matches(rect(src1.cols , 0 , src2.cols , src2.rows)) ;
addweighted(imageroi , 0.0 , src1 , 1.0 , 0 , imageroi) ;
addweighted(imageroi2 , 0.0 , src2 , 1.0 , 0 , imageroi2) ;
cout
<
for (int i = 0 ; i < good_matches.size() ; ++i)
{int index1 = good_matches[i].queryidx ;
int index2 = good_matches[i].trainidx ;
circle(m_matches , keypoints_1[index1].pt , 10 , scalar(0 , 0 , 255) , 5) ;
circle(m_matches , point(src1.cols + keypoints_2[index2].pt.x , keypoints_2[index2].pt.y) , 10 , scalar(0 , 0 , 255) , 5) ;
line(m_matches , keypoints_1[index1].pt , point(keypoints_2[index2].pt.x + src1.cols , keypoints_2[index2].pt.y) , scalar::all(-1) , 10 , 8) ;
double coefficent = calcoefficient(src1 , keypoints_1[index1].pt , src2 , keypoints_2[index2].pt) ;
cout
cout
<
imshow("m_matches" , m_matches) ;
waitkey(0) ;

結果是不是很好啊！

icp點雲匹配迭代最近鄰演算法

一 含義 1.icp演算法能夠使兩個不同座標系下的點集匹配到乙個座標系中，這個過程就是配準，配準的操作就是找到從座標系1變換到座標系2的剛性變換。2.icp的本質就是配準，但有不同的配準方案，icp演算法本質是基於最小二乘的最優配準方法。該方法重複進行選擇對應關係對，計算最優剛體變換，直到滿足正確配...

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