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我正在尝试使用 ORB 检测关键点，一切都很好，直到我切换到 Opencv 2.4.9。

首先，似乎键的数量减少了，对于某些图像，没有检测到关键点：

这是我用两个版本编译的代码：（2.3.1 和 2.4.9）

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>


using namespace cv;


int main(int argc, char **argv){

  Mat img = imread(argv[1]);

  std::vector<KeyPoint> kp;

  OrbFeatureDetector detector;
  detector.detect(img, kp);
  std::cout << "Found " << kp.size() << " Keypoints " << std::endl;

  Mat out;
  drawKeypoints(img, kp, out, Scalar::all(255));

  imshow("Kpts", out);

  waitKey(0);
  return 0;
}

结果：2.3.1：找到 152 个关键点

检测到 kp

2.4.9 : 找到 0 个关键点

零点

我还使用不同的 ORB 构造函数进行了测试，但我得到了相同的结果，没有 KPts。与 2.3.1 默认构造函数中相同的构造函数值： 2.4.9 自定义构造函数：

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>


using namespace cv;


int main(int argc, char **argv){

  Mat img = imread(argv[1]);

  std::vector<KeyPoint> kp;

  // default in 2.4.9 is : ORB(700, 1.2f, 3, 31, 0);
  OrbFeatureDetector detector(500, 1.2f, 8, 31, 0); // default values of 2.3.1
  detector.detect(img, kp);
  std::cout << "Found " << kp.size() << " Keypoints " << std::endl;
  Mat out;
  drawKeypoints(img, kp, out, Scalar::all(255));

  imshow("Kpts", out);

  waitKey(0);
  return 0;
}

你知道发生了什么吗？我该如何解决？

谢谢你。

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2 回答 2

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OpenCV 中 ORB 的实现在 2.3.1 和 2.4.9 版本之间发生了相当大的变化。很难确定一个变化可以解释您观察到的行为。

但是，通过更改边缘阈值的值，您可以再次增加检测到的特征的数量。

下面是您的代码的改编版本，以说明我的意思（小心，我只能使用 OpenCV 3.0.0 对其进行测试，但我想您明白了）。

#include <iostream>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>

using namespace cv;

int main(int argc, char **argv){

    Mat img = imread(argv[1]);

    std::vector<KeyPoint> kp;

    // Default parameters of ORB
    int nfeatures=500;
    float scaleFactor=1.2f;
    int nlevels=8;
    int edgeThreshold=15; // Changed default (31);
    int firstLevel=0;
    int WTA_K=2;
    int scoreType=ORB::HARRIS_SCORE;
    int patchSize=31;
    int fastThreshold=20;

    Ptr<ORB> detector = ORB::create(
    nfeatures,
    scaleFactor,
    nlevels,
    edgeThreshold,
    firstLevel,
    WTA_K,
    scoreType,
    patchSize,
    fastThreshold );

    detector->detect(img, kp);
    std::cout << "Found " << kp.size() << " Keypoints " << std::endl;

    Mat out;
    drawKeypoints(img, kp, out, Scalar::all(255));

    imshow("Kpts", out);

    waitKey(0);
    return 0;
}
于 2015-03-24T23:05:32.403 回答
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至少在 OpenCV 3.1 中，edgeThreshold参数实际上是“未检测到特征的边界的大小”。检测附加特征的一种方法是减小fastThreshold参数。这是一个具有误导性的名称，因为即使使用ORB::HARRIS_SCORE，此阈值也会影响检测到的角点数量，即 Harris 关键点，而不仅仅是您根据参数名称可能认为的 FAST 关键点。这也有点误导，因为edgeThreshold它本身听起来像是 Harris 角点检测的阈值，而不是用于检测点的图像部分。

请参阅：http ://docs.opencv.org/trunk/db/d95/classcv_1_1ORB.html#gsc.tab=0 。

此外，增加金字塔级别的数量nlevels可以为您提供更多关键点，但如果您的图像大小相同并且唯一的区别是您的 OpenCV 版本，那么这里不太可能有帮助。

我遇到了同样的问题，这是有效的代码：
std::vector<KeyPoint> kpts1; Mat desc1; Ptr<ORB> orb = ORB::create(100, 2, 8, 31, 0, 2, ORB::HARRIS_SCORE, 31, 20); orb->detectAndCompute(input_image, Mat(), kpts1, desc1);

最后一个参数（上面的 20）是fastThreshold减少以获得新的关键点。

于 2016-02-23T21:30:26.183 回答