Orb匹配算法代码

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1. #include <iostream>     
2. #include "opencv2/core/core.hpp"     
3. #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"     
4. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"     
5. #include <iostream>     
6. #include <vector>     
7. using namespace cv;    
8. using namespace std;    
9. int main()    
10. {    
11.     Mat img_1 = imread("D:\\image\\img1.jpg");    
12.     Mat img_2 = imread("D:\\image\\img2.jpg");    
13.     if (!img_1.data || !img_2.data)    
14.     {    
15.         cout << "error reading images " << endl;    
16.         return -1;    
17.     }    
18.     
19.     ORB orb;    
20.     vector<KeyPoint> keyPoints_1, keyPoints_2;    
21.     Mat descriptors_1, descriptors_2;    
22.     
23.     orb(img_1, Mat(), keyPoints_1, descriptors_1);    
24.     orb(img_2, Mat(), keyPoints_2, descriptors_2);    
25.         
26.     BruteForceMatcher<HammingLUT> matcher;    
27.     vector<DMatch> matches;    
28.     matcher.match(descriptors_1, descriptors_2, matches);    
29.     
30.     double max_dist = 0; double min_dist = 100;    
31.     //-- Quick calculation of max and min distances between keypoints     
32.     for( int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++ )    
33.     {     
34.         double dist = matches[i].distance;    
35.         if( dist < min_dist ) min_dist = dist;    
36.         if( dist > max_dist ) max_dist = dist;    
37.     }    
38.     printf("-- Max dist : %f \n", max_dist );    
39.     printf("-- Min dist : %f \n", min_dist );    
40.     //-- Draw only "good" matches (i.e. whose distance is less than 0.6*max_dist )     
41.     //-- PS.- radiusMatch can also be used here.     
42.     std::vector< DMatch > good_matches;    
43.     for( int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++ )    
44.     {     
45.         if( matches[i].distance < 0.6*max_dist )    
46.         {     
47.             good_matches.push_back( matches[i]);     
48.         }    
49.     }    
50.     
51.     Mat img_matches;    
52.     drawMatches(img_1, keyPoints_1, img_2, keyPoints_2,    
53.         good_matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),    
54.         vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);    
55.     imshow( "Match", img_matches);    
56.     cvWaitKey();    
57.     return 0;    
58. }   

另外: SURF SIFT 

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1. /* 
2. SIFT sift; 
3. sift(img_1, Mat(), keyPoints_1, descriptors_1); 
4. sift(img_2, Mat(), keyPoints_2, descriptors_2); 
5. BruteForceMatcher<L2<float> >  matcher; 
6. */  
7.   
8. /* 
9. SURF surf; 
10. surf(img_1, Mat(), keyPoints_1); 
11. surf(img_2, Mat(), keyPoints_2); 
12. SurfDescriptorExtractor extrator; 
13. extrator.compute(img_1, keyPoints_1, descriptors_1); 
14. extrator.compute(img_2, keyPoints_2, descriptors_2); 
15. BruteForceMatcher<L2<float> >  matcher; 
16. */  

效果：

另外一个是寻找目标匹配

在右边的场景图里面寻找左边那幅图的starbucks标志

效果如下：

需要在之前的那个imshow之前加上如下代码即可完成一个简单的功能展示：

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1. // localize the object     
2. std::vector<Point2f> obj;    
3. std::vector<Point2f> scene;    
4.     
5. for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); ++i)    
6. {    
7.     // get the keypoints from the good matches     
8.     obj.push_back(keyPoints_1[ good_matches[i].queryIdx ].pt);    
9.     scene.push_back(keyPoints_2[ good_matches[i].trainIdx ].pt);    
10. }    
11. Mat H = findHomography( obj, scene, CV_RANSAC );    
12.     
13. // get the corners from the image_1     
14. std::vector<Point2f> obj_corners(4);    
15. obj_corners[0] = cvPoint(0,0);    
16. obj_corners[1] = cvPoint( img_1.cols, 0);    
17. obj_corners[2] = cvPoint( img_1.cols, img_1.rows);    
18. obj_corners[3] = cvPoint( 0, img_1.rows);    
19. std::vector<Point2f> scene_corners(4);    
20.     
21. perspectiveTransform( obj_corners, scene_corners, H);    
22.     
23. // draw lines between the corners (the mapped object in the scene - image_2)     
24. line( img_matches, scene_corners[0] + Point2f( img_1.cols, 0), scene_corners[1] + Point2f( img_1.cols, 0),Scalar(0,255,0));    
25. line( img_matches, scene_corners[1] + Point2f( img_1.cols, 0), scene_corners[2] + Point2f( img_1.cols, 0),Scalar(0,255,0));    
26. line( img_matches, scene_corners[2] + Point2f( img_1.cols, 0), scene_corners[3] + Point2f( img_1.cols, 0),Scalar(0,255,0));    
27. line( img_matches, scene_corners[3] + Point2f( img_