点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”

重磅干货，第一时间送达

一：局部特征描述子介绍

2014年VGG发表了一篇基于凸优化的局部特征描述子学习(DLCO)的论文，OpenCV3.2以后在扩展模块中对该论文的完成了代码实现并发布了API支持，提供了基于DLCO的描述子生成支持、基于生成的描述子，可以实现图像特征匹配的对象识别。关于特征描述子学习相关的细节可以看这里：

http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/learn_desc/

提供了描述子模型，学习数据，C++版本实现的源代码下载

二：OpenCV程序演示

OpenCV中VGG的DLCO描述子生成支持下面几种

• VGG_120 = 100,
• VGG_80 = 101,
• VGG_64 = 102,
• VGG_48 = 103

默认支持输出描述子是120个向量即VGG_120。基于DLCO在OpenCV中代码实现对象检测与匹配大致分为如下几步：

1.加载图像

讯享网

讯享网Mat box = imread("D:/vcprojects/images/box.png"); Mat scene = imread("D:/vcprojects/images/box_in_scene.png"); imshow("box image", box); imshow("scene image", scene);

2.关键点检测（SURF）

Ptr<SURF> detector = SURF::create(); int minHessian = 400; vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2; detector->setHessianThreshold(minHessian); detector->detect(box, keypoints_1); detector->detect(box_scene, keypoints_2);

3.描述子生成（DLCO）

讯享网Ptr<VGG> vgg_descriptor = VGG::create(); Mat descriptors_1, descriptors_2; vgg_descriptor->compute(box,  keypoints_1, descriptors_1); vgg_descriptor->compute(box_scene, keypoints_2, descriptors_2);

4.特征匹配实现对象识别

// 计算匹配点 FlannBasedMatcher matcher; std::vector< DMatch > matches; matcher.match(descriptors_1, descriptors_2, matches); double max_dist = 0; double min_dist = 100; // 计算最大与最小距离 for (int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++) {    double dist = matches[i].distance;    if (dist < min_dist) min_dist = dist;    if (dist > max_dist) max_dist = dist; } printf("-- Max dist : %f \n", max_dist); printf("-- Min dist : %f \n", min_dist); // 寻找**匹配，距离越小越好 std::vector< DMatch > good_matches; for (int i = 0; i < descriptors_1.rows; i++) {    if (matches[i].distance <= min(2 * min_dist, 1.5))    {        good_matches.push_back(matches[i]);    } } // 绘制最终匹配点 Mat img_matches; drawMatches(box, keypoints_1, box_scene, keypoints_2,    good_matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),    vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS); //-- Localize the object std::vector<Point2f> obj; std::vector<Point2f> scene; for (size_t i = 0; i < good_matches.size(); i++) {    //-- Get the keypoints from the good matches    obj.push_back(keypoints_1[good_matches[i].queryIdx].pt);    scene.push_back(keypoints_2[good_matches[i].trainIdx].pt); } Mat H = findHomography(obj, scene, RANSAC); //-- Get the corners from the image_1 ( the object to be "detected" ) std::vector<Point2f> obj_corners(4); obj_corners[0] = cvPoint(0, 0); obj_corners[1] = cvPoint(box.cols, 0); obj_corners[2] = cvPoint(box.cols, box.rows); obj_corners[3] = cvPoint(0, box.rows); std::vector<Point2f> scene_corners(4); perspectiveTransform(obj_corners, scene_corners, H); //-- Draw lines between the corners (the mapped object in the scene - image_2 ) line(img_matches, scene_corners[0] + Point2f(box.cols, 0), scene_corners[1] + Point2f(box.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 4); line(img_matches, scene_corners[1] + Point2f(box.cols, 0), scene_corners[2] + Point2f(box.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 4); line(img_matches, scene_corners[2] + Point2f(box.cols, 0), scene_corners[3] + Point2f(box.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 4); line(img_matches, scene_corners[3] + Point2f(box.cols, 0), scene_corners[0] + Point2f(box.cols, 0), Scalar(0, 255, 0), 4); //-- Show detected matches imshow("Good Matches & Object detection", img_matches);

原图：

特征匹配结果

讯享网

好消息！

小白学视觉知识星球

开始面向外开放啦👇👇👇

讯享网下载1：OpenCV-Contrib扩展模块中文版教程 在「小白学视觉」公众号后台回复：扩展模块中文教程，即可下载全网第一份OpenCV扩展模块教程中文版，涵盖扩展模块安装、SFM算法、立体视觉、目标跟踪、生物视觉、超分辨率处理等二十多章内容。 下载2：Python视觉实战项目52讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：Python视觉实战项目，即可下载包括图像分割、口罩检测、车道线检测、车辆计数、添加眼线、车牌识别、字符识别、情绪检测、文本内容提取、面部识别等31个视觉实战项目，助力快速学校计算机视觉。 下载3：OpenCV实战项目20讲 在「小白学视觉」公众号后台回复：OpenCV实战项目20讲，即可下载含有20个基于OpenCV实现20个实战项目，实现OpenCV学习进阶。 交流群 欢迎加入公众号读者群一起和同行交流，目前有SLAM、三维视觉、传感器、自动驾驶、计算摄影、检测、分割、识别、医学影像、GAN、算法竞赛等微信群（以后会逐渐细分），请扫描下面微信号加群，备注：”昵称+学校/公司+研究方向“，例如：”张三 + 上海交大 + 视觉SLAM“。请按照格式备注，否则不予通过。添加成功后会根据研究方向邀请进入相关微信群。请勿在群内发送广告，否则会请出群，谢谢理解~