C++中怎么利用 OpenCV实现BFMatcher匹配

OpenCV简介

OpenCV是一个跨平台的计算机视觉库，提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。它使用C/C++编写，可以运行在多个操作系统上，包括Windows、Linux、Mac等。OpenCV中提供了许多常用的图像处理函数和算法，如图像加载、转换、滤波、特征提取等。其中，BFMatcher是OpenCV中一个用于特征匹配的类，可以用于找出图像中的匹配点对。

BFMatcher特征匹配

BFMatcher（暴力匹配器）是OpenCV中一个用于特征匹配的类。特征匹配是计算机视觉中一个重要的任务，它可以用于实现很多应用，如图像拼接、目标检测等。BFMatcher采用暴力匹配的方法，遍历图像中的特征点对，计算两个特征点之间的匹配距离，然后根据一定的阈值来确定是否将两个特征点匹配。

利用BFMatcher进行特征匹配

在C++中利用OpenCV实现BFMatcher特征匹配的过程如下：

1. 加载图像并提取特征点和特征描述子：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    // 加载图像
    Mat img1 = imread("image1.jpg");
    Mat img2 = imread("image2.jpg");

    // 创建特征点检测器和描述子提取器
    Ptr<FeatureDetector> detector = ORB::create();
    Ptr<DescriptorExtractor> descriptor = ORB::create();

    // 检测特征点和提取描述子
    std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
    Mat descriptors1, descriptors2;
    detector->detect(img1, keypoints1);
    detector->detect(img2, keypoints2);
    descriptor->compute(img1, keypoints1, descriptors1);
    descriptor->compute(img2, keypoints2, descriptors2);

    return 0;
}

以上代码首先使用imread函数加载了两张图像，然后创建了一个ORB特征检测器和描述子提取器。接下来，使用detect函数检测图像中的特征点，并使用compute函数提取特征点的描述子。

2. 进行特征匹配：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    // 加载图像和提取特征点和描述子

    // 创建一个BFMatcher匹配器
    BFMatcher matcher(NORM_HAMMING);

    // 使用match函数进行特征匹配
    std::vector<DMatch> matches;
    matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

    return 0;
}

在以上代码中，首先创建了一个BFMatcher匹配器，并传入了特征描述子的类型（这里使用了ORB特征描述子）。然后，使用match函数进行特征匹配，将匹配结果存储在matches向量中。

3. 根据匹配结果进行筛选：

#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;

int main() {
    // 加载图像和提取特征点和描述子

    // 使用match函数进行特征匹配

    // 根据匹配结果进行筛选
    double minDist = 10000;
    for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
        double dist = matches[i].distance;
        if (dist < minDist) {
            minDist = dist;
        }
    }

    std::vector<DMatch> goodMatches;
    for (int i = 0; i < matches.size(); i++) {
        if (matches[i].distance < 2 * minDist) {
            goodMatches.push_back(matches[i]);
        }
    }

    return 0;
}

在以上代码中，首先定义了一个初始距离minDist为一个较大的值。然后，遍历匹配结果matches，找到最小的距离minDist。接下来，再次遍历匹配结果matches，根据两个特征点间的距离与2倍minDist的比较结果，将符合条件的匹配结果存储在goodMatches向量中。

以上就是使用OpenCV实现BFMatcher匹配的过程。通过加载图像、提取特征点和描述子、进行特征匹配以及根据匹配结果进行筛选，我们可以实现基本的图像匹配应用。