找不到正确的FAST-SURF匹配当使用openCV for android

我正在使用openCV for android来实现徽标检测算法。我现在的目标是在我用android相机拍摄的照片中找到预定义的徽标。找不到正确的FAST-SURF匹配当使用openCV for android

我无法获得任何正确的匹配..我认为这很奇怪，考虑到我几乎只使用openCV库函数。

首先，我使用FAST检测器检测关键点，然后使用SURF描述这些关键点，我的图像尺寸为500x500，大小为。与knn我要求2个最好的匹配，并消除那些没有比率小于0.6（first.distance/second.distance）的人。

我得到大约10场比赛，但他们都错了，当我画每一场比赛（100+），他们似乎都错了

我看不到我在做什么错在这里，有没有人有同样的问题，或知道我在做什么错了？

FeatureDetector FAST = FeatureDetector.create(FeatureDetector.FAST); 

    // extract keypoints 
    FAST.detect(image1, keypoints); 
    FAST.detect(image2, logoKeypoints); 

    DescriptorExtractor SurfExtractor = DescriptorExtractor 
      .create(DescriptorExtractor.SURF); 
    Mat descriptors = new Mat(); 
    Mat logoDescriptors = new Mat(); 

    SurfExtractor.compute(image1, keypoints, descriptors); 
    SurfExtractor.compute(image2, logoKeypoints, logoDescriptors); 

    List<DMatch> matches = new ArrayList<DMatch>(); 
    matches = knn(descriptors, logoDescriptors); 
    Scalar blue = new Scalar(0, 0, 255); 
    Scalar red = new Scalar(255, 0, 0); 
    Features2d.drawMatches(image2, logoKeypoints, image1, keypoints, 
      matches, rgbout, blue, red);

来源

2012-03-27 piepie

您是否尝试过SURF关键点上的SURF功能？ – 2012-03-27 19:12:42

什么是knn函数？它是否正确实施？ – 2012-04-04 07:12:25

我想几乎所有的组合... SIFT筛分 SURF冲浪 FAST-SURF ... 每个组合有同样的问题。 knn函数为您提供了2个最佳匹配，通过比较这两个匹配，您可以找到真正跳出来的匹配，并有最好的机会成为真正的肯定 – piepie 2012-04-04 11:41:27

我认为这个问题是您正在使用的匹配。对于基于浮点的（如SURF）描述符，使用FLANN作为匹配器或BRUTEFORCE作为匹配器。还努力为提取和匹配使用相同的特征描述符......即SURF关键点上的SURF特征。

阅读这篇文章在stackoverflow和链接的文章，以便更好地理解。 How Does OpenCV ORB Feature Detector Work?

来源

2012-04-24 06:53:02

找不到正确的FAST-SURF匹配当使用openCV for android

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