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我正在使用 opencv 3.2.0，我正在尝试分别与 FAST、BRISK、BruteForce 进行特征检测、描述符计算和描述符匹配。我在 Visual Studio 2017 中使用 C++。

std::vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
cv::Mat descriptors1, descriptors2;
m_image_A = imread("a.bmp", IMREAD_GRAYSCALE);
m_image_B = imread("b.bmp", IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Ptr<cv::FeatureDetector> a = cv::FastFeatureDetector::create();
a->detect(m_image_A, keypoints1);
a->detect(m_image_B, keypoints2);
cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> ex = cv::BRISK::create();
ex->compute(m_image_A, keypoints1, descriptors1);
ex->compute(m_image_B, keypoints2, descriptors2);

cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher;
std::vector<vector<DMatch>> matches;

matcher = cv::BFMatcher::create();
matcher->knnMatch(descriptors1, descriptors2, matches, 2);

这是我的简单代码，它不能正常运行。我阅读了许多代码和提示，但我找不到适合我的问题的解决方案。

有谁能帮助我吗？我怎样才能让它正常运行？

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如果此方法不起作用，请使用基于 flann 的方法，然后使用单应性方法。它将为您提供关键点之间距离的准确结果，以及在任何角度上真正匹配的点数。

于 2018-09-04T09:31:48.597 回答
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BFMatcher 构造函数有参数 normType。

BFMatcher::create(NORM_HAMMING, false);

对于 SIFT 和 SURF，可以应用标准 L1 规范，但文档说应该使用 BRISK NORM_HAMMING ( https://docs.opencv.org/3.4.0/d3/da1/classcv_1_1BFMatcher.html )。也许这可以解决问题。但很明显，您必须说明您的解决方案“无法正常运行”意味着什么。
我在尝试描述符和匹配技术的不同组合时遇到的另一个问题是，某些描述符以二进制格式保存，因此无法使用标准匹配方法轻松进行后处理。

于 2018-09-05T07:49:09.377 回答