实验性二维特征匹配算法

详细描述

本节介绍以下匹配策略

• GMS：基于网格的运动统计，[27]
• LOGOS：用于高离群空间验证的局部几何支持，[177]

函数
void	cv::xfeatures2d::matchGMS (const Size &size1, const Size &size2, const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< DMatch > &matches1to2, std::vector< DMatch > &matchesGMS, const bool withRotation=false, const bool withScale=false, const double thresholdFactor=6.0)
	GMS（基于网格的运动统计）特征匹配策略，详见 [27] 。
void	cv::xfeatures2d::matchLOGOS (const std::vector< KeyPoint > &keypoints1, const std::vector< KeyPoint > &keypoints2, const std::vector< int > &nn1, const std::vector< int > &nn2, std::vector< DMatch > &matches1to2)
	LOGOS（用于高离群空间验证的局部几何支持）特征匹配策略，详见 [177] 。

函数文档

matchGMS()

void cv::xfeatures2d::matchGMS	(	const Size &	size1,
		const Size &	size2,
		const std::vector< KeyPoint > &	keypoints1,
		const std::vector< KeyPoint > &	keypoints2,
		const std::vector< DMatch > &	matches1to2,
		std::vector< DMatch > &	matchesGMS,
		const bool	withRotation = false,
		const bool	withScale = false,
		const double	thresholdFactor = 6.0 )

Python
	cv.xfeatures2d.matchGMS(	size1, size2, keypoints1, keypoints2, matches1to2[, withRotation[, withScale[, thresholdFactor]]]	) ->	matchesGMS

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

GMS（基于网格的运动统计）特征匹配策略，详见 [27] 。

参数

size1	图像 1 的输入尺寸。
size2	图像 2 的输入尺寸。
keypoints1	图像 1 的输入关键点。
keypoints2	图像 2 的输入关键点。
matches1to2	输入 1-最近邻匹配。
matchesGMS	GMS 匹配策略返回的匹配项。
withRotation	考虑旋转变换。
withScale	考虑尺度变换。
thresholdFactor	值越高，匹配项越少。

注意

由于 GMS 在特征数量较大时效果良好，我们建议使用 ORB 特征并将 FastThreshold 设置为 0，以便快速获得尽可能多的特征。 如果匹配结果不满意，请添加更多特征。（我们对 640 X 480 的图像使用 10000 个特征）。 如果您的图像有较大的旋转和尺度变化，请将 withRotation 或 withScale 设置为 true。

matchLOGOS()

void cv::xfeatures2d::matchLOGOS	(	const std::vector< KeyPoint > &	keypoints1,
		const std::vector< KeyPoint > &	keypoints2,
		const std::vector< int > &	nn1,
		const std::vector< int > &	nn2,
		std::vector< DMatch > &	matches1to2 )

Python
	cv.xfeatures2d.matchLOGOS(	keypoints1, keypoints2, nn1, nn2	) ->	matches1to2

#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

LOGOS（用于高离群空间验证的局部几何支持）特征匹配策略，详见 [177] 。

参数

keypoints1	图像 1 的输入关键点。
keypoints2	图像 2 的输入关键点。
nn1	图像 1 的每个描述符的最近 BoW 质心的索引。
nn2	图像 2 的每个描述符的最近 BoW 质心的索引。
matches1to2	LOGOS 匹配策略返回的匹配项。

注意

此匹配策略适用于针对大型数据库进行特征匹配。 第一步包括从代表性图像数据库构建词袋 (BoW)。 然后图像描述符由其最接近的代码向量（最近的 BoW 质心）表示。