Во-первых, я скажу, что до сих пор я основал большой кусок этого, используя этот очень интересный пост по этому вопросу.
В упомянутой статье в этом примере используется веб-камера и окно пользовательского интерфейса для просмотра результатов в режиме реального времени. Я просто пытаюсь использовать аналогичный код для сравнения двух изображений (как и для одного изображения и множества кадров), но столкнулся с некоторыми проблемами.
Итак, у меня есть два изображения (объекты cv :: Mat)
Mat object_1 = imread( "image1.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
Mat object_2 = imread( "image2.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
Следующий код невелик, но это общая идея:
int minHessian = 500;
SurfFeatureDetector detector( minHessian );
std::vector<KeyPoint> kp_object;
SurfDescriptorExtractor extractor;
Mat des_object;
extractor.compute( object_1, kp_object, des_object );
FlannBasedMatcher matcher;
std::vector<Point2f> obj_corners(4);
//Get the corners from the object
obj_corners[0] = cvPoint(0,0);
obj_corners[1] = cvPoint( object_1.cols, 0 );
obj_corners[2] = cvPoint( object_1.cols, object_1.rows );
obj_corners[3] = cvPoint( 0, object_1.rows );
Mat des_image, img_matches;
std::vector<KeyPoint> kp_image;
std::vector<vector<DMatch > > matches;
std::vector<DMatch > good_matches;
std::vector<Point2f> obj;
std::vector<Point2f> scene;
std::vector<Point2f> scene_corners(4);
Mat H;
detector.detect( object_2, kp_image );
extractor.compute( object_2, kp_image, des_image );
matcher.knnMatch(des_object, des_image, matches, 2);
for(int i = 0; i < min(des_image.rows-1,(int) matches.size()); i++) //THIS LOOP IS SENSITIVE TO SEGFAULTS
{
if((matches[i][0].distance < 0.6*(matches[i][1].distance)) && ((int) matches[i].size()<=2 && (int) matches[i].size()>0))
{
good_matches.push_back(matches[i][0]);
}
}
Проблема здесь в том, что поскольку matches.size()
равен 0
, он вообще не попадает в цикл.
Мой вопрос: (даже если оба оригинальных изображения одинаковы), почему нет совпадений?
Вам необходимо определить ключевые точки в object_1
с detector.detect(object_1, kp_image );
А после этого вы можете вызвать extractor.compute( object_1, kp_object, des_object );
как видно ЗДЕСЬ