如何使用 C++ 在 OpenCV 4.2.0 中使用 SIFT？ [关闭]

Posted 2023-03-13

【中文标题】如何使用 C++ 在 OpenCV 4.2.0 中使用 SIFT？ [关闭]

【英文标题】：How do I use SIFT in OpenCV 4.2.0 with C++? [closed]

【发布时间】：2021-12-09 18:14:57

【问题描述】：

我正在使用 Visual Studio 2017。安装了 4.2.0 的 Opencv 和 opencv 版本，并使用 cmake 生成文件。 xfeatured2d420.lib 与编译器链接。还有#include“opencv2/xfeatures2d.hpp” #include "opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp" 包括在内。使用 xfeatures2d::Sift 提取特征给我内存错误。我需要从两个图像中计算筛选关键点。

【问题讨论】：

cv::Ptr f2d = xfeatures2d::SIFT::create();此时内存错误 std::vector keypoints_1, keypoints_2; f2d->检测（帧，关键点_1）； f2d->detect(frame2, keypoints_2);

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Mat img_1 = imread("C:/Users/Dan/Desktop/0.jpg", 1); Mat img_2 = imread("C:/Users/Dan/Desktop/0.jpg", 1); cv::Ptr f2d = xfeatures2d::SIFT::create(); std::vector keypoints_1, keypoints_2; f2d->检测（img_1，关键点_1）； f2d->检测（img_2，关键点_2）；垫描述符_1，描述符_2； f2d->计算（img_1，关键点_1，描述符_1）； f2d->计算（img_2，关键点_2，描述符_2）； BFMatcher 匹配器； std::vector 匹配； matcher.match(descriptors_1, descriptors_2, 匹配);

由于太长，我无法发布整个代码。我正在使用这个例子***.com/questions/38971426/…

【参考方案1】：

Mat img_1 = imread("C:/Users/Dan/Desktop/0.jpg", 1);   
Mat img_2 = imread("C:/Users/Dan/Desktop/0.jpg", 1);
cv::Ptr<Feature2D> f2d = xfeatures2d::SIFT::create(); 
std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2; 
f2d->detect(img_1, keypoints_1); 
f2d->detect(img_2, keypoints_2); 
Mat descriptors_1, descriptors_2; 
f2d->compute(img_1, keypoints_1, descriptors_1); 
f2d->compute(img_2, keypoints_2, descriptors_2); 
BFMatcher matcher; 
std::vector< DMatch > matches; matcher.match(descriptors_1, 
descriptors_2, matches); 
vector<cv::DMatch> good_matches;
for (int i = 0; i < matches.size(); ++i)

    const float ratio = 0.8; 
    if (matches[i][0].distance < ratio * matches[i] 
 [1].distance)
                
                good_matches.push_back(matches[i][0]);
                
    

vector<Point2f> points1, points2;
for (int i = 0; i < good_matches.size(); i++)
    
            //-- Get the keypoints from the good matches
             
        points1.push_back(keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt);
             
        points2.push_back(keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt);
    

        /* Find Homography */
Mat H = findHomography(Mat(points2), Mat(points1), RANSAC);

【讨论】：

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