OpenCV4学习笔记（41）——ORB特征提取描述算法

    	Mat tem = imread("D:\ opencv_c++\ opencv_tutorial\ data\ images\ a.png");
    	flip(tem, tem, 0);
    	resize(tem, tem, Size(), 1.5, 1.5);
    	Mat test = imread("D:\ opencv_c++\ opencv_tutorial\ data\ images\ abc.png");
    	//创建OBR对象指针，使用auto智能指针来自动判断返回值类型
    	auto orb = ORB::create(100, 1.6, 8, 31, 0, 2, ORB::HARRIS_SCORE, 31, 20);	
    	//通过ORB算法检测两幅图像中的特征点，并计算各自的二值描述子
    	vector<KeyPoint> keyPoints_tem, keyPoints_test;
    	Mat descriptors_tem, descriptors_test;
    	orb->detectAndCompute(tem, Mat(), keyPoints_tem, descriptors_tem, false);
    	orb->detectAndCompute(test, Mat(), keyPoints_test, descriptors_test, false);
    	//特征匹配是通过使用合适的相似度度量比较特征描述子来执行的。
    	//定义特征描述子匹配器
    	Ptr<DescriptorMatcher> matcher = DescriptorMatcher::create(DescriptorMatcher::MatcherType::BRUTEFORCE);
    	//参数MatcherType：匹配器类型，这里使用MatcherType::BRUTEFORCE（暴力匹配算法）
    
    	vector<DMatch> matches;
    	//通过描述子匹配器，对两幅图像的描述子进行匹配，也就是将两幅图像中的对应特征点进行匹配；输出的是一个DMatch结构体向量，其每一个DMatch结构体包含一组对应特征点的信息。
    	matcher->match(descriptors_tem, descriptors_test, matches, Mat());
    
    	float maxdist = 0;
    	for (int i = 0; i < matches.size(); i++)
    	{
    		//寻找匹配特征点对中匹配质量最差的点对，也就是匹配距离最远的点对，获取该最大距离值
    		maxdist = max(maxdist, matches[i].distance);	
    	}
    
    	vector<DMatch> good_matches;
    	for (int j = 0; j < matches.size(); j++)
    	{
    		//如果匹配特征点对中，某个点对的匹配距离小于某个阈值（可以是最大距离值乘以一个小于1的系数），则可以认为是高度匹配的特征点对
    		if (matches[j].distance < 0.18 * maxdist)		
    		{
    			good_matches.push_back(matches[j]);
    		}
    	}
    
    	//将两幅图像之间的高度匹配的对应特征点使用连线绘制出来，输出一幅将两幅图像拼接起来再进行连线的图像
    	//Scalar::all(-1)是选择随机颜色
    	Mat result;
    	drawMatches(tem, keyPoints_tem, test, keyPoints_test, good_matches, result, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1));
    	imshow("result", result);
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读

    	//绘制每幅图像的关键点
    	drawKeypoints(tem, keyPoints_tem, tem, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
    	drawKeypoints(test, keyPoints_test, test, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
    	//参数flag：DEFAULT：只绘制特征点的坐标点,显示在图像上就是一个个小圆点,每个小圆点的圆心坐标都是特征点的坐标；
    	//				  DRAW_OVER_OUTIMG：函数不创建输出的图像, 而是直接在输出图像变量空间绘制, 要求本身输出图像变量是初始化好了；
    	//				 NOT_DRAW_SINGLE_POINTS：单独的特征点不被绘制；
    	//				 DRAW_RICH_KEYPOINTS：绘制带有方向信息的特征点，用一个带有指向的圆来表示特征点。
    
    	imshow("tem", tem);
    	imshow("test", test);
    
    
      
      
      
      
      
      
      
      
      
      
    
    代码解读