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写在前面：

  • xfeature2d模块是contrib中对于feature2d模块的扩展，其中包含的功能受专利保护或功能较新用于测试
  • 由于feature2d模块主要用途是特征点检测，而特征点匹配也与之密切相关，因此匹配器也一并介绍
  • 文章对两个模块中的Feature2D类进行归类和特点总结
  • 先写这么多吧，后面填坑

进行特征匹配的一般步骤

  • 实例化特征点检测器，进行特征点检测
  • 实例化描述子提取器，对计算得到特征点提取描述子
  • 实例化匹配器，根据描述子进行匹配
  • 筛选优秀匹配结果并绘图

Feature2D类公共继承自FeatureDetector和DescriptorExtractor类，但Feature2D的子类不都实现了这两种类的方法。

对于同时拥有检测器和提取器的类如Surf,它的子类SurfFeatureDetector和SurfDescriptorExtractor与Surf类等价，实例化一个Surf类也就实例化了它的两个子类，但两个子类不可单独实例化

重要概念：

不变性：即使目标的外观发生了某种变化，但是你依然可以把它识别出来

旋转不变性：拍摄时进行旋转仍然可以识别

尺度不变性：拍摄时进行缩放仍然可以识别

同时拥有检测器和提取器

cv::xfeatures2d::SIFT

ScaleInvariant Feature Transform，尺度不变特征变换算法

高斯差分（DoG）去近似高斯拉普拉斯算子（LoG）

描述子128维，512字节

具有尺度不变性，旋转不变性。计算精度高，但内存消耗大，计算量大速度慢

cv::xfeatures2d::SURF

SpeededUpRobustFeatures，加速鲁棒性特征，是SIFT的加速版，特征点检测的速度有着极大的提升

盒子滤波器去近似高斯拉普拉斯算子（LoG）

描述子64维或128维，256或512字节。

具有尺度不变性，旋转不变性(允许不使用旋转不变性以提高速度)。在性能相当的情况下它比 SIFT 快 3 倍，擅长处理模糊和旋转的图像，但不善于处理视角变化和光照变化，内存消耗仍然大。

cv::ORB

Oriented FAST and Rotated BRIEF,  即 定向的FastDetector+旋转的BriefDescriptorExtractor

匹配时使用汉明距离匹配

具有一定的尺度不变性(由图像金字塔实现，而图像金字塔层数有限)，旋转不变性（BRIEF本身不具有，ORB进行改进），ORB 比 SURF 和 SIFT 快得多，可获得实时效果

cv::BRISK

cv::KAZE

cv::AKAZE

特征点检测器

cv::GFTTDetector

cv::FastFeatureDetector

cv::AgastFeatureDetector

cv::SimpleBlobDetector

cv::xfeatures2d::MSDDetector

cv::xfeatures2d::StarDetector

cv::xfeatures2d::HarrisLaplaceFeatureDetector

描述子提取器

cv::xfeatures2d::BriefDescriptorExtractor

BinaryRobustIndependentElementaryFeatures，二进制独立鲁棒基本特征

将描述子使用 PCA，LDA 等几种方法对其进行压缩，匹配用正常距离匹配

使用 LSH（Locality Sensitive Hashing，局部敏感哈希）等方法可将 SIFT 描述子转换为二进制字符串，匹配时需要用汉明距离进行匹配

字符串为16、32(默认)、64字节

不具有旋转不变性，计算和匹配特征点描述子更快，需要先得到描述子再计算为字符串，并不能解决内存问题

cv::MSER

cv::xfeatures2d::BoostDesc

cv::xfeatures2d::FREAK

cv::xfeatures2d::DAISY

cv::xfeatures2d::LUCID

cv::xfeatures2d::LATCH

cv::xfeatures2d::VGG

描述子匹配器

cv::BFMatcher 

Brute-Force匹配器(BF)，暴力匹配器，  可以获得最优结果，但花费时间长

cv::FlannBasedMatcher  

FLANN匹配器，即基于快速近似最近邻算法的匹配器，对于大型数据集，它比 BFMatcher 工作得更快

本文标签： 模块feature2dxfeature2d

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