十四讲重新过一遍,今天进度到了第七讲,139页ORB特征点提取程序的部分参数解释如下
来源:互联网 发布:淘宝店铺女装货源 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 00:38
ORB中有很多参数可以设置,在OpenCV中它可以通过ORB来创建一个ORB检测器。
ORB::ORB(int nfeatures=500, float scaleFactor=1.2f, int nlevels=8, int edgeThreshold=31, int firstLevel=0, int WTA_K=2, int scoreType=ORB::HARRIS_SCORE, int patchSize=31)
下面介绍一下各个参数的含义:
nfeatures - 最多提取的特征点的数量;
scaleFactor - 金字塔图像之间的尺度参数,类似于SIFT中的
nlevels – 高斯金字塔的层数;
edgeThreshold – 边缘阈值,这个值主要是根据后面的patchSize来定的,靠近边缘edgeThreshold以内的像素是不检测特征点的。
firstLevel - 看过SIFT都知道,我们可以指定第一层的索引值,这里默认为0。
WET_K - 用于产生BIREF描述子的 点对的个数,一般为2个,也可以设置为3个或4个,那么这时候描述子之间的距离计算就不能用汉明距离了,而是应该用一个变种。OpenCV中,如果设置WET_K = 2,则选用点对就只有2个点,匹配的时候距离参数选择NORM_HAMMING,如果WET_K设置为3或4,则BIREF描述子会选择3个或4个点,那么后面匹配的时候应该选择的距离参数为NORM_HAMMING2。
scoreType - 用于对特征点进行排序的算法,你可以选择HARRIS_SCORE,也可以选择FAST_SCORE,但是它也只是比前者快一点点而已。
patchSize – 用于计算BIREF描述子的特征点邻域大小。
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和opencv3 427页的orb程序相比,不同在于十四讲的编程风格偏向于模板的使用,个人感觉对比之后也更喜欢模板的风格。
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PS:今天另一个知识盲点,常见于OPENCV的相关编程中,马克一下。
矩阵数据类型:
–
S = 符号整型
E.g.:
CV_8UC1 是指一个8位无符号整型单通道矩阵,
CV_32FC2是指一个32位浮点型双通道矩阵
CV_8UC1
CV_8UC2
CV_8UC3
CV_8UC4
CV_32SC1
CV_32SC2
CV_32SC3
CV_32SC4
其中,通道表示每个点能存放多少个数,类似于RGB彩色图中的每个像素点有三个值,即三通道的。
图片中的深度表示每个值由多少位来存储,是一个精度问题,一般图片是8bit(位)的,则深度是8.
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