特徵匹配和目標識別

#include

#include
#include
using
namespace std;
using
namespace cv;
mat g_src1, g_src2;
char input_win=
"input image"
;int minhessian =
400;
//定義最小海森矩陣
intmain()
ptrdetector = sift::
create
(minhessian)
; vectorkeypoints1;
//定義特徵點容器
vectorkeypoints2;
mat descriptor_1, descriptor_2;
detector-
>
detectandcompute
(g_src1,
mat(
), keypoints1, descriptor_1)
;//找到第一張的keypoints
detector-
>
detectandcompute
(g_src2,
mat(
), keypoints2, descriptor_2)
;//找到第二張的keypoints
flannbasedmatcher matcher;
vectormatches;
//匹配的id
matcher.
match
(descriptor_1, descriptor_2, matches)
;//尋找優秀的特徵匹配
double mindist =
1000
;double maxdist =0;
for(
int i=
0;i(dist}//遍歷所有特徵點，找最值完成
vectorgoodmatchers;
for(
int i =
0; i < descriptor_1.rows; i++)}
//挑選good完成
mat drawing;
/*drawmatches(g_src1, keypoints1, g_src2, keypoints2, goodmatchers, drawing,
scalar::all(-1) , scalar::all(-1),vector(),drawmatchesflags::not_draw_single_points);
imshow("drawing", drawing);
*/ vectorobj1;
vectorobj2;
for(size_t t=
0;tsize()
;t++
) mat h =
findhomography
(obj1, obj2, ransac)
; vector
obj1_corner(4
);vector
obj2_corner(4
);obj1_corner[0]
=point(0
,0);
obj1_corner[1]
=point
(g_src1.cols,0)
; obj1_corner[2]
=point
(g_src1.cols, g_src1.rows)
; obj1_corner[3]
=point(0
, g_src1.rows)
;perspectivetransform
(obj1_corner, obj2_corner, h)
;//drawline;
line
(drawing, obj2_corner[0]
, obj2_corner[1]
,scalar(0
,0,255),
2,8,
0);line
(drawing, obj2_corner[1]
, obj2_corner[2]
,scalar(0
,0,255),
2,8,
0);line
(drawing, obj2_corner[2]
, obj2_corner[3]
,scalar(0
,0,255),
2,8,
0);line
(drawing, obj2_corner[3]
, obj2_corner[0]
,scalar(0
,0,255),
2,8,
0);imshow
("drawing"
, drawing)
;waitkey(0
);return0;
}

目標檢測與目標識別

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