android opencv 拍照 opencvfindhomography

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编程小天才 2024-01-01 11:51:52

文章标签 android opencv 拍照 #include 描述符 2d 文章分类 Android 移动开发

1. 寻找已知物体

在FLANN特征匹配的基础上，可以通过利用Homography（单应性矩阵）映射寻找物体。具体步骤如下：
①使用findHomography函数找到匹配上的关键点之间的变换；
②使用perspectiveTransform函数来映射点。

1.1 findHomography()函数

此函数作用是找到并返回原图像与目标图像之间的透视变换H

//! computes the best-fit perspective transformation mapping srcPoints to dstPoints.
CV_EXPORTS_W Mat findHomography( InputArray srcPoints, InputArray dstPoints,
                                 int method=0, double ransacReprojThreshold=3,
                                 OutputArray mask=noArray());

//! variant of findHomography for backward compatibility
CV_EXPORTS Mat findHomography( InputArray srcPoints, InputArray dstPoints,
                               OutputArray mask, int method=0, double ransacReprojThreshold=3);

第一个参数：源平面的对应点，可以是CV_32FC2或vector< Point2f >类型；
第二个参数：目标平面的对应点，可以是CV_32FC2或vector< Point2f >类型；
第三个参数：用于计算单应矩阵的方法，默认为0，即使用所有点的常规方法；
为CV_ RANSAC时，使用RANSAC的鲁棒性方法；为CV_LMEDS时，使用最小中值鲁棒性方法。
第四个参数：允许重投影误差的最大值，默认为3，一般取1-10。

1.2 perspectiveTransform()函数

perspectiveTransform函数的作用是进行向量透视矩阵变换。

void perspectiveTransform(InputArray src, OutputArray dst, InputArray m );

第三个参数：变换矩阵，为3×3或4×4浮点型矩阵。

1.3 程序实例

#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
#include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/nonfree/nonfree.hpp"
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;

//-----------------------------------【main( )函数】--------------------------------------------
//      描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main(  )
{
    //【0】改变console字体颜色
    system("color 1F"); 

    //【1】载入原始图片
    Mat srcImage1 = imread( "1.jpg", 1 );
    Mat srcImage2 = imread( "2.jpg", 1 );
    if( !srcImage1.data || !srcImage2.data )
    { printf("读取图片错误，请确定目录下是否有imread函数指定的图片存在~！ \n"); return false; }  

    //【2】使用SURF算子检测关键点
    int minHessian = 400;//SURF算法中的hessian阈值
    SurfFeatureDetector detector( minHessian );//定义一个SurfFeatureDetector（SURF） 特征检测类对象  
    vector<KeyPoint> keypoints_object, keypoints_scene;//vector模板类，存放任意类型的动态数组

    //【3】调用detect函数检测出SURF特征关键点，保存在vector容器中
    detector.detect( srcImage1, keypoints_object );
    detector.detect( srcImage2, keypoints_scene );

    //【4】计算描述符（特征向量）
    SurfDescriptorExtractor extractor;
    Mat descriptors_object, descriptors_scene;
    extractor.compute( srcImage1, keypoints_object, descriptors_object );
    extractor.compute( srcImage2, keypoints_scene, descriptors_scene );

    //【5】使用FLANN匹配算子进行匹配
    FlannBasedMatcher matcher;
    vector< DMatch > matches;
    matcher.match( descriptors_object, descriptors_scene, matches );
    double max_dist = 0; double min_dist = 100;//最小距离和最大距离

    //【6】计算出关键点之间距离的最大值和最小值
    for( int i = 0; i < descriptors_object.rows; i++ )
    { 
        double dist = matches[i].distance;
        if( dist < min_dist ) min_dist = dist;
        if( dist > max_dist ) max_dist = dist;
    }

    printf(">Max dist 最大距离 : %f \n", max_dist );
    printf(">Min dist 最小距离 : %f \n", min_dist );

    //【7】存下匹配距离小于3*min_dist的点对
    std::vector< DMatch > good_matches;
    for( int i = 0; i < descriptors_object.rows; i++ )
    { 
        if( matches[i].distance < 3*min_dist )
        { 
            good_matches.push_back( matches[i]);
        }
    }

    //绘制出匹配到的关键点
    Mat img_matches;
    drawMatches( srcImage1, keypoints_object, srcImage2, keypoints_scene,
        good_matches, img_matches, Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),
        vector<char>(), DrawMatchesFlags::NOT_DRAW_SINGLE_POINTS );

    //定义两个局部变量
    vector<Point2f> obj;
    vector<Point2f> scene;

    //从匹配成功的匹配对中获取关键点
    for( unsigned int i = 0; i < good_matches.size(); i++ )
    {
        obj.push_back( keypoints_object[ good_matches[i].queryIdx ].pt );
        scene.push_back( keypoints_scene[ good_matches[i].trainIdx ].pt );
    }

    Mat H = findHomography( obj, scene, CV_RANSAC );//计算透视变换 

    //从待测图片中获取角点
    vector<Point2f> obj_corners(4);
    obj_corners[0] = cvPoint(0,0); obj_corners[1] = cvPoint( srcImage1.cols, 0 );
    obj_corners[2] = cvPoint( srcImage1.cols, srcImage1.rows ); obj_corners[3] = cvPoint( 0, srcImage1.rows );
    vector<Point2f> scene_corners(4);

    //进行透视变换
    perspectiveTransform( obj_corners, scene_corners, H);

    //绘制出角点之间的直线
    line( img_matches, scene_corners[0] + Point2f( static_cast<float>(srcImage1.cols), 0), scene_corners[1] + Point2f( static_cast<float>(srcImage1.cols), 0), Scalar(255, 0, 123), 4 );
    line( img_matches, scene_corners[1] + Point2f( static_cast<float>(srcImage1.cols), 0), scene_corners[2] + Point2f( static_cast<float>(srcImage1.cols), 0), Scalar( 255, 0, 123), 4 );
    line( img_matches, scene_corners[2] + Point2f( static_cast<float>(srcImage1.cols), 0), scene_corners[3] + Point2f( static_cast<float>(srcImage1.cols), 0), Scalar( 255, 0, 123), 4 );
    line( img_matches, scene_corners[3] + Point2f( static_cast<float>(srcImage1.cols), 0), scene_corners[0] + Point2f( static_cast<float>(srcImage1.cols), 0), Scalar( 255, 0, 123), 4 );

    //显示最终结果
    imshow( "效果图", img_matches );

    waitKey(0);
    return 0;
}

2. ORB特征提取

ORB是Oriented Brief的简称，是brief算法的改进版。ORB算法比SIFT算法效率高两个数量级，在计算速度上ORB是SIFT的100倍，是SURF的十倍。ORB算法的综合性能在各种评测中较其他特征提取算法是最好的！
要了解ORB算法首先从Brief描述子开始说起。

2.1 Brief描述子

Brief是Binary Robust Independent Elementary Features的缩写。这个描述子是EPFL的Calonder在ECCV2010上提出的。
Brief的主要思路就是在特征点附近随机选取若干点对，将这些点对的灰度值组成一个二进制串，并将这个二进制串作为该特征点的特征描述子。
Brief的优点在于运算速度快，缺点在于①不具备旋转不变性；②对噪声敏感；③不具备尺度不变性。
ORB算法的提出就是为了解决上述①、②缺点。
然而ORB没有试图解决尺度不变性，因为FAST算法具有尺度不变性。

2.2 ORB类

在OpenCV中ORB、OrbFeatureDetector、OrbDescriptorExtractor是同一类。

typedef ORB OrbFeatureDetector;
typedef ORB OrbDescriptorExtractor;

2.3 程序实例

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/nonfree/features2d.hpp>
#include <opencv2/features2d/features2d.hpp>
using namespace cv;
using namespace std;

//--------------------------------------【main( )函数】-----------------------------------------
//          描述：控制台应用程序的入口函数，我们的程序从这里开始执行
//-----------------------------------------------------------------------------------------------
int main(   ) 
{
    //【0】改变console字体颜色
    system("color 2F"); 


    //【0】载入源图，显示并转化为灰度图
    Mat srcImage = imread("1.jpg");
    imshow("原始图",srcImage);
    Mat grayImage;
    cvtColor(srcImage, grayImage, CV_BGR2GRAY);

    //------------------检测SIFT特征点并在图像中提取物体的描述符----------------------

    //【1】参数定义
    OrbFeatureDetector featureDetector;
    vector<KeyPoint> keyPoints;
    Mat descriptors;

    //【2】调用detect函数检测出特征关键点，保存在vector容器中
    featureDetector.detect(grayImage, keyPoints);

    //【3】计算描述符（特征向量）
    OrbDescriptorExtractor featureExtractor;
    featureExtractor.compute(grayImage, keyPoints, descriptors);

    //【4】基于FLANN的描述符对象匹配
    flann::Index flannIndex(descriptors, flann::LshIndexParams(12, 20, 2), cvflann::FLANN_DIST_HAMMING);

    //【5】初始化视频采集对象
    VideoCapture cap(0);

    unsigned int frameCount = 0;//帧数

    //【6】轮询，直到按下ESC键退出循环
    while(1)
    {
        double time0 = static_cast<double>(getTickCount( ));//记录起始时间
        Mat  captureImage, captureImage_gray;//定义两个Mat变量，用于视频采集
        cap >>  captureImage;//采集视频帧
        if( captureImage.empty())//采集为空的处理
            continue;

        //转化图像到灰度
        cvtColor( captureImage, captureImage_gray, CV_BGR2GRAY);//采集的视频帧转化为灰度图

        //【7】检测SIFT关键点并提取测试图像中的描述符
        vector<KeyPoint> captureKeyPoints;
        Mat captureDescription;

        //【8】调用detect函数检测出特征关键点，保存在vector容器中
        featureDetector.detect(captureImage_gray, captureKeyPoints);

        //【9】计算描述符
        featureExtractor.compute(captureImage_gray, captureKeyPoints, captureDescription);

        //【10】匹配和测试描述符，获取两个最邻近的描述符
        Mat matchIndex(captureDescription.rows, 2, CV_32SC1), matchDistance(captureDescription.rows, 2, CV_32FC1);
        flannIndex.knnSearch(captureDescription, matchIndex, matchDistance, 2, flann::SearchParams());//调用K邻近算法

        //【11】根据劳氏算法（Lowe's algorithm）选出优秀的匹配
        vector<DMatch> goodMatches;
        for(int i = 0; i < matchDistance.rows; i++) 
        {
            if(matchDistance.at<float>(i, 0) < 0.6 * matchDistance.at<float>(i, 1)) 
            {
                DMatch dmatches(i, matchIndex.at<int>(i, 0), matchDistance.at<float>(i, 0));
                goodMatches.push_back(dmatches);
            }
        }

        //【12】绘制并显示匹配窗口
        Mat resultImage;
        drawMatches( captureImage, captureKeyPoints, srcImage, keyPoints, goodMatches, resultImage);
        imshow("匹配窗口", resultImage);

        //【13】显示帧率
        cout << ">帧率= " << getTickFrequency() / (getTickCount() - time0) << endl;

        //按下ESC键，则程序退出
        if(char(waitKey(1)) == 27) 
            break;
    }

    return 0;

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