OpenCV3.0 图像匹配问题

2015-07-23 11:51:21 4.2k 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

SURF局部特征（OpenCV＋GPU）简单的图像匹配需求使用局部特征是很方便的。最近，我重新编译了OpenCV 3.1.0，并利用GPU加速提取图片的SURF局部特征。简单记录一下这个过程。OpenCV编译工作环境： - Linux Red Hat - gcc 4.8.4 - Tesla K40m - cuda 7.0从下载页面获取opencv 3.1.0源代码为了使用SURF特征库，我们需要从githu 阅读详情

初学OpenCV,用的是3.0版本，在学习图像特征点匹配时发现：

1.原来版本中获取特征点使用的是：
#include <opencv2/nonfree/nonfree.hpp>
int minHessian = 4;
SurfFeatureDetector detector( minHessian );
vector<KeyPoint> keyPoint1;
detector.detect( srcImage1, keyPoint1 );
但3.0中并没有这个头文件，所有没法使用SurfFeatureDetector 类
更改使用：
int minHessian = 40;
vector<KeyPoint> keypoints;
Ptr<FeatureDetector> dector = FastFeatureDetector::create(minHessian);
dector->detect(g_srcImage,keypoints);
这样貌似是可以的，但貌似算子不能超过40
但是在计算特征向量跟向量匹配的时候，原来版本给出的方法是：
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp" >
#include<opencv2/legacy/legacy.hpp>

SurfDescriptorExtractor extractor;
Mat descriptors1, descriptors2;
extractor.compute( srcImage1, keyPoint1, descriptors1 );
BruteForceMatcher< L2<float> > matcher;
vector< DMatch > matches;
matcher.match( descriptors1, descriptors2, matches );
同样的，SDK中没有头文件legacy.hpp也没有提供相应的lib库链接，SurfDescriptorExtractor 跟BruteForceMatcher都无法调用

仿照特征点的方法做了如下更改：
Mat descriptor1,descriptor2;
DescriptorExtractor ectrcator;
ectrcator.compute(g_srcImage,keypoints_jugg1,descriptor1);
ectrcator.compute(g_dstImage,keypoints_jugg2,descriptor2);
BFMatcher matcher(NORM_L2);
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptor1, descriptor2,matches);
但是运行报错，提示The function/feature is not implement() int cv::Feature2D::detectAndCompure

所有请教下3.0版本下如何正确进行图像特征点匹配操作？

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