C++ OpenCV特征提取之如何实现Brisk特征检测与匹配

Brisk特征检测简介

Brisk是一种快速可扩展的二进制鲁棒细节检测器，特别适用于实时计算机视觉应用。它是通过对金字塔尺度空间的二进制旋转中心采样来检测图像中的角点。

实现Brisk特征检测

要实现Brisk特征检测，首先需要安装并导入OpenCV库。然后，可以按照以下步骤进行：

1. 加载图像数据：使用OpenCV的imread函数加载待检测特征的图像。

#include 
using namespace cv;

Mat image = imread("image.jpg"); // 加载图像

2. 创建Brisk特征检测器：使用Brisk构造函数创建一个Brisk对象。

Ptr briskDetector = BRISK::create();

3. 检测特征点：使用Brisk特征检测器的detect函数对图像进行特征点检测。

vector keypoints;
briskDetector->detect(image, keypoints);

4. 可选：绘制特征点：可以使用OpenCV的drawKeypoints函数将特征点绘制在图像上。

Mat output;
drawKeypoints(image, keypoints, output);
imshow("Brisk keypoints", output);
waitKey(0);

Brisk特征匹配

如果要进行Brisk特征匹配，可以按照以下步骤进行：

1. 加载并检测特征点：对于两个图像，分别加载并检测特征点。

Mat image1 = imread("image1.jpg");
Mat image2 = imread("image2.jpg");

vector keypoints1, keypoints2;
briskDetector->detect(image1, keypoints1);
briskDetector->detect(image2, keypoints2);

2. 计算特征描述符：使用Brisk特征检测器的compute函数计算特征点的描述符。

Mat descriptors1, descriptors2;
briskDetector->compute(image1, keypoints1, descriptors1);
briskDetector->compute(image2, keypoints2, descriptors2);

3. 特征匹配：使用OpenCV的特征匹配算法（例如Brute-Force匹配器）对图像特征进行匹配。

Ptr matcher = DescriptorMatcher::create(DescriptorMatcher::BRUTEFORCE);
vector matches;
matcher->match(descriptors1, descriptors2, matches);

4. 可选：绘制匹配结果：可以使用drawMatches函数将匹配结果绘制在图像上。

Mat output;
drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2, matches, output);
imshow("Brisk feature matching", output);
waitKey(0);