C++ OpenCV特征提取之如何实现Brisk特征检测与匹配

小编给大家分享一下C++ OpenCV特征提取之如何实现Brisk特征检测与匹配，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

前言

BRISK是BRIEF描述子的一种改进，相比于BRIEF特征，它具有旋转不变性、尺度不变性和对噪声的鲁棒性。几个特征检测的速度比较：SIFT>SURF>BRISK>FREAK>ORB，在对有较大模糊的图像配准时，BRISK算法在其中表现最为出色。

Brisk特征介绍

• 构建尺度空间

• 特征点检测

• FAST9-16寻找特征点

• 特征点定位

• 关键点描述子

代码演示

我们再新建一个项目名为opencv--brisk，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，这里因为我们肯定能读到图片，所以我都省略了一些判断的语句，详细的判断图片是否读取成功的可以看以前的例子里面。

Brisk检测

我们先来做一下Brisk的检测，检测这里代码比较简单，先用以前的test3的图片进行检测看看效果，下面的检测代码。

然后我们看一下运行的效果

要以看到特征点都检测出来了，感觉效果比起SIFT和SURF都要好一点。下面我们再做一下特征的匹配。

Brisk匹配

做匹配的话我们还是用前面的对应的两个图片test8和test7，接下来我们就来修改代码

首先修改加载的图片

然后重新定义keypoints进行检测

再进行Match的匹配

接下来寻找最好的Match Point

在新图上绘制goodMatch并显示出来

接下来我们看一下运行的效果

以上是“C++ OpenCV特征提取之如何实现Brisk特征检测与匹配”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！