C++ OpenCV特征提取之如何实现KAZE检测

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前言

KAZE是EECV 2012年新提出来的特征点检测和描述算法，AKAZE是在KAZE基础上进行改进的，OpenCV3.x版本也已经集成了这个算法，相对说Surf和Sift算法会速度更要快一点。

代码演示

我们再新建一个项目名为opencv--kaze，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法

运行一下，还是我们的老图片

接下来我们用KAZE的方式寻找一下特征点：

1. 先创建KAZE的detector和要存放在Keypoint。

2. 然后能过detect把源图像上的特征存放在Keypoint里面。

3. 定义一个输出的图像，然后在输出图像上画上Keypoints。

4. 最后再显示图像。
   

代码还是非常少的，接下来我们看一下运行起来的结果

可以看到右边的图是显示出来找到的特征点，然后我们再看看用的时间

2817毫秒，也是接近3秒了，主要是找到的点挺多的，以前用SURF和SIFT没有记录时间，这个时间相对来说还是少了点的。

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