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2016-03-10 来源: 作者:陈延鹏 责任编辑:田艳敏

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的确,仅看这几行示例代码,或许它们实在是没有什么意义 主要的通用接口有:1.特征点提取Ptr<FeatureDetector> FeatureDetector::create(const string& detectorType)Ptr<FeatureDetector> FeatureDetector::create(const string& detectorType)// "FAST" – FastFeatureDetector // "STAR" – StarFeatureDetector // "SIFT" – SIFT (nonfree module)//必须使用 initModule_nonfree()初始化// "SURF" – SURF (nonfree module)//同上; // "ORB" – ORB // "MSER" – MSER // "GFTT" – GoodFeaturesToTrackDetector // "HARRIS" – GoodFeaturesToTrackDetector with Harris detector enabled // "Dense" – DenseFeatureDetector // "SimpleBlob" – SimpleBlobDetector 根据以上接口,测试a8娱乐城赌百家_乐毕竟昨天晚上的恢复 同的特征点:对同一幅图像进行水平翻转前后的两幅图像检测特征点检测结果,检测到的特征点的坐标类型为:pt: int / float(与keyPoint的性质有关)数量分别为num1, num2,"FAST" – FastFeatureDetector pt:int(num1:615 num2:618)"STAR" – StarFeatureDetector pt:int(num1:43 num2:42 )"SIFT" – SIFT (nonfree module) pt:float(num1:155 num2:135) //必须使用 initModule_nonfree()初始化"SURF" – SURF (nonfree module)pt:float(num1:344 num2:342) //同上; "ORB" – ORB pt:float(num1:496 num2:497)"MSER" – MSER pt:float(num1:51 num2:45 )"GFTT" – GoodFeaturesToTrackDetectorpt:int(num1:744 num2:771)"HARRIS" – GoodFeaturesToTrackDetector with Harris detector enabled pt:float(num1:162 num2:160)"Dense" – DenseFeatureDetectorpt:int(num1:3350 num2:3350)2.特征描述符提取Ptr<DescriptorExtractor> DescriptorExtractor::create(const string& descriptorExtractorType)// Ptr<DescriptorExtractor> DescriptorExtractor::create(const string& descriptorExtractorType)// "SIFT" – SIFT // "SURF" – SURF // "ORB" – ORB // "BRIEF" – BriefDescriptorExtractor 3.描述符匹配Ptr<DescriptorMatcher> descriptorMatcher = DescriptorMatcher::create(const string& descriptorMatcherType)// descriptorMatcherType – Descriptor matcher type. //Now the following matcher types are supported: // BruteForce (it uses L2 ) // BruteForce-L1 // BruteForce-Hamming // BruteForce-Hamming(2) // FlannBased Ptr<DescriptorMatcher> descriptorMatcher = DescriptorMatcher::create( "BruteForce" );4.class BOWTrainerclass BOWKmeansTrainer::public BOWTrainer:Kmeans算法训练BOWKMeansTrainer ::BOWKmeansTrainer(int clusterCount, const TermCriteria& termcrit=TermCriteria(), int attempts=3, int flags=KMEANS_PP_CENTERS)¶parameter same as Kmeans代码实现: 1.画特征点 网上太阳城是骗子吗江云也是点了点头

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