OpenCV Feature Match总结

原文

http://blog.csdn.net/xiaowei_cqu/article/details/8652096

http://www.tuicool.com/articles/Ajquyi

1.OpenCV提供FeatureDetector实现特征检测及匹配

Ptr<FeatureDetector> FeatureDetector::create(const string& detectorType);

OpenCV 2.4.13提供了10种特征检测方法：

• "FAST" – FastFeatureDetector
• "STAR" – StarFeatureDetector
• "SIFT" – SIFT (nonfree module)
• "SURF" – SURF (nonfree module)
• "ORB" – ORB
• "MSER" – MSER
• "GFTT" – GoodFeaturesToTrackDetector
• "HARRIS" – GoodFeaturesToTrackDetector with Harris detector enabled
• "Dense" – DenseFeatureDetector
• "SimpleBlob" – SimpleBlobDetector

图片中的特征大体可分为三种：点特征、线特征、块特征。

FAST算法是Rosten提出的一种快速提取的点特征，Harris与GFTT也是点特征，更具体来说是角点特征（    参考这里    ）。

SimpleBlob是简单块特征，可以通过设置    SimpleBlobDetector的参数决定提取图像块的主要性质，提供5种：

颜色     By color、面积    By area、圆形度     By circularity、最大inertia （不知道怎么翻译）与最小inertia的比例     By ratio of the minimum inertia to maximum inertia、以及凸性     By convexity.

最常用的当属SIFT，尺度不变特征匹配算法（      参考这里      ）；以及后来发展起来的SURF，都可以看做较为复杂的块特征。这两个算法在OpenCV nonfree的模块里面，需要在附件引用项中添加opencv_nonfree243.lib，同时在代码中加入：

initModule_nonfree();