在OpenCV 4.1.0中,DescriptorExtractor和FeatureDetector已经被废弃,取而代之的是cv::DescriptorMatcher和cv::Feature2D。这是由于OpenCV库的更新和改进所导致的变化。
cv::DescriptorMatcher是一个用于特征匹配的类,它可以根据不同的算法(如Brute-Force、FLANN等)进行特征匹配。它的作用是在给定一组特征描述子之后,找到最佳匹配的特征点。
cv::Feature2D是一个抽象类,它定义了特征提取和描述的接口。它的派生类(如cv::ORB、cv::SIFT、cv::SURF等)可以用于提取图像中的特征点,并生成相应的特征描述子。
在解决DescriptorExtractor和FeatureDetector导入问题的同时,可以采用以下步骤:
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
以下是一些示例代码,展示了如何使用cv::DescriptorMatcher和cv::Feature2D:
cv::Mat image1 = cv::imread("image1.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
cv::Mat image2 = cv::imread("image2.jpg", cv::IMREAD_GRAYSCALE);
// 创建特征提取器和描述子匹配器
cv::Ptr<cv::Feature2D> detector = cv::ORB::create();
cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher = cv::DescriptorMatcher::create("BruteForce-Hamming");
// 检测和计算特征点和描述子
std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
cv::Mat descriptors1, descriptors2;
detector->detectAndCompute(image1, cv::noArray(), keypoints1, descriptors1);
detector->detectAndCompute(image2, cv::noArray(), keypoints2, descriptors2);
// 特征匹配
std::vector<cv::DMatch> matches;
matcher->match(descriptors1, descriptors2, matches);
// 显示匹配结果
cv::Mat matchImage;
cv::drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2, matches, matchImage);
cv::imshow("Matches", matchImage);
cv::waitKey(0);
在这个例子中,我们使用了ORB特征提取器和Brute-Force匹配器来进行特征匹配。你可以根据你的需求选择不同的特征提取器和匹配器。
对于更多关于cv::DescriptorMatcher和cv::Feature2D的详细信息,你可以参考OpenCV官方文档中的以下链接:
希望这些信息能够帮助你解决在OpenCV 4.1.0中使用DescriptorExtractor和FeatureDetector的导入问题。
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