opencv默认角点识别算法，java opencv

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介绍在某些情况下对图像进行缩放后，角点信息可能会丢失，这时候Harri便不能检测到所有的角点。SIFT(scale-invariant feature transform) 刚好克服了这个问题，对图像特征的检测，尽量不受图像尺寸变化的影响．SIFT并不直接检测关键点。

其中关键点的检测是由DOG(Difference of Gaussians)检测完成的(DOG是通过不同的高斯滤波器对同一张图像进行处理，来得到关键点的)。SIFT仅通过特征向量来描述特征点周围的像素情况。

示例代码package com.xu.opencv; import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.MatOfKeyPoint;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.features2d.Features2d;import org.opencv.features2d.SIFT;import org.opencv.highgui.HighGui;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.imgproc.Imgproc; /*** @Title: Image.java* @Description: OpenCV-4.0.0 测试文件* @Package com.xu.Image* @author: hyacinth* @date: 2022年2月18日12点20分* @version: V-1.0.0* @Copyright: 2019 hyacinth*/public class Image { static {System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);} public static void main(String[] args) {sift();} /*** OpenCV-4.1.0 SIFT 角点检测** @return void* @Author: hyacinth* @Title: harris* @Description: TODO* @date: 2022年2月18日12点32分*/public static void sift() {Mat src = Imgcodecs.imread("D:\OneDrive\桌面\1.png");Mat gray = new Mat();Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);SIFT sift = SIFT.create(8000);MatOfKeyPoint point = new MatOfKeyPoint();sift.detect(gray, point);Features2d.drawKeypoints(src, point, src, new Scalar(0, 0, 255), Features2d.DrawMatchesFlags_DRAW_RICH_KEYPOINTS);HighGui.imshow("SIFT 角点检测", src);HighGui.waitKey(0);}}

效果图

Java技术迷

补充角点检测除了有SIFT算法，还有FAST算法

FAST(Features from Accelerated Segment Test)算法会在像素周围绘制一个圆，圆内包含16个像素，FAST算法是将圆内的像素分别与加上一个阈值的圆心像素作比较，若圈内出现连续的几个像素比加上一个阈值的像素还亮或是暗，则可认为圆心是角点．FAST是一个很有效率的检测算法，但是需要确定阈值参数来检测角点。

BRIEF(Binary Robust Independent Elementary Features）在OpenCV中主要是通过detectAndCompute()来实现，这个函数包含两个部分，检测和计算，同时也返回两个结果．一个是检测到的关键点，一个是描述符．SIFT和SURF也是这样．关键点的描述符包含了图像的关键信息，可看作是图像的另一种表现形式，在比较两个图像的时候可以通过比较两个图像的特征描述来实现．也可以用来做图像特征的匹配。

下面将展示通过FAST算法进行角点检测的示例代码，需要的可以参考一下

package com.xu.opencv; import org.opencv.core.Core;import org.opencv.core.Mat;import org.opencv.core.MatOfKeyPoint;import org.opencv.core.Scalar;import org.opencv.features2d.Features2d;import org.opencv.features2d.ORB;import org.opencv.features2d.SIFT;import org.opencv.highgui.HighGui;import org.opencv.imgcodecs.Imgcodecs;import org.opencv.imgproc.Imgproc; /*** @Title: Image.java* @Description: OpenCV-4.0.0 测试文件* @Package com.xu.Image* @author: hyacinth* @date: 2022年2月18日12点20分* @version: V-1.0.0* @Copyright: 2019 hyacinth*/public class Image { static {System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);} public static void main(String[] args) {fast();} public static void fast() {Mat src = Imgcodecs.imread("D:\OneDrive\桌面\5.jpeg");Mat gray = new Mat();Imgproc.cvtColor(src, gray, Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);ORB orb = ORB.create(500, 1.2f, 8, 31, 0, 2, ORB.HARRIS_SCORE, 31, 20);MatOfKeyPoint point = new MatOfKeyPoint();orb.detect(gray, point);Features2d.drawKeypoints(src, point, src, new Scalar(0, 0, 255), Features2d.DrawMatchesFlags_DRAW_RICH_KEYPOINTS);HighGui.imshow("FAST 角点检测", src);HighGui.waitKey(0);}}效果图

到此这篇关于Java OpenCV图像处理之SIFT角点检测详解的文章就介绍到这了

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