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我正在尝试最新版本的 OpenCV 中的全新描述符 FREAK，遵循freak_demo.cpp 示例。我没有使用 SURF，而是使用 FAST。我的基本代码是这样的：

std::vector<KeyPoint> keypointsA, keypointsB;
Mat descriptorsA, descriptorsB;
std::vector<DMatch> matches;

FREAK extractor;
BruteForceMatcher<Hamming> matcher;

FAST(imgA,keypointsA,100);
FAST(imgB,keypointsB,20);

extractor.compute( imgA, keypointsA, descriptorsA );
extractor.compute( imgB, keypointsB, descriptorsB );

matcher.match(descriptorsA, descriptorsB, matches);
  • 该算法找到很多匹配项，但存在很多异常值。我做的事情对吗？有没有办法调整算法？
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在进行匹配时，总会有一些细化步骤来消除异常值。

我通常做的是丢弃距离超过阈值的匹配，例如：

for (int i = 0; i < matches.size(); i++ )
{
    if(matches[i].distance > 200)
    {
        matches.erase(matches.begin()+i-1);
    }
}

然后，我使用RANSAC来查看哪些匹配符合单应性模型。OpenCV 有一个功能：

for( int i = 0; i < matches.size(); i++ )
    {            
        trainMatches.push_back( cv::Point2f(keypointsB[ matches[i].trainIdx ].pt.x/500.0f, keypointsB[ matches[i].trainIdx ].pt.y/500.0f) );
        queryMatches.push_back( cv::Point2f(keypointsA[ matches[i].queryIdx ].pt.x/500.0f, keypointsA[ matches[i].queryIdx ].pt.y/500.0f) );
    }

Mat h = cv::findHomography(trainMatches,queryMatches,CV_RANSAC,0.005, status);

我只是画了内线：

for(size_t i = 0; i < queryMatches.size(); i++) 
{
    if(status.at<char>(i) != 0) 
    {
        inliers.push_back(matches[i]);
    }
}

Mat imgMatch;
drawMatches(imgA, keypointsA, imgB, keypointsB, inliers, imgMatch);

只需尝试不同的阈值和距离，直到获得所需的结果。

于 2012-12-12T08:14:49.630 回答
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您还可以通过提供自己选择的对来训练描述符。并调整构造函数中的参数。

explicit FREAK( bool orientationNormalized = true
       , bool scaleNormalized = true
       , float patternScale = 22.0f
       , int nbOctave = 4
       , const vector<int>& selectedPairs = vector<int>()
     );

顺便说一句，更高效的 FREAK 版本即将推出 :-)

于 2012-12-12T09:27:44.420 回答