image-processing - FernDescriptorMatch - 如何使用它？这个怎么运作？

Question

如何在 OpenCV 中使用 FERN 描述符匹配器？它是否将某些算法（筛选/冲浪？）提取的输入关键点作为输入，还是它自己计算所有内容？

编辑：
我正在尝试将它应用于图像数据库

fernmatcher->add(all_images, all_keypoints);
fernmatcher->train();

有 20 张图像，总共不到 8MB，我使用 SURF 提取关键点。内存使用量跃升至 2.6GB，训练需要多长时间……

Answer 1

FERN 与其他匹配器没有什么不同。这是使用 FERN 作为关键点描述符匹配器的示例代码。

int octaves= 3;
int octaveLayers=2;
bool upright=false;
double hessianThreshold=0;
std::vector<KeyPoint> keypoints_1,keypoints_2;
SurfFeatureDetector detector1( hessianThreshold, octaves, octaveLayers, upright );
detector1.detect( image1, keypoints_1 );
detector1.detect( image2, keypoints_2 );
std::vector< DMatch > matches;
FernDescriptorMatcher matcher;
matcher.match(image1,keypoints_1,image2,keypoints_2,matches);
Mat img_matches;
drawMatches( templat_img, keypoints_1,tempimg, keypoints_2,matches,  img_matches,Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS);
imshow( "Fern Matches", img_matches);
waitKey(0);

*但是我的建议是使用 FAST，它比 FERN 更快，而且 FERN 可以用来训练一组带有关键点的图像，训练后的 FERN 可以像所有其他方法一样用作分类器。