前言
前一章我们介绍过《C++ OpenCV特征提取之KAZE检测》KAZE的检测,里面说到过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,所以OpenCV3.X里面也是把AKAZE也都相应的加入了进来,我们直接用就可以了。
代码演示
我们还是用上次KAZE的代码例子,因为AKAZE的检测只是和KAZE改一下参数就可以了。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
AKAZE寻到特征点的原理与KAZE的完全一样,我们这里也列一下:
先创建KAZE的detector和要存放在Keypoint。
然后能过detect把源图像上的特征存放在Keypoint里面。
定义一个输出的图像,然后在输出图像上画上Keypoints。
最后再显示图像。
上面的参数就是把原来的KAZE改为AKAZE就可以了,是不是非常的简单呢。
接下来我们看一下运行的效果
我们找一下上一张KAZE的效果
对比了一下,AKAZE要比KAZE的特征点少了一些,也验证了前面说的AKAZE是在KAZE的基础上进行改进的,接下来我们再看一下时间的对比。
AKAZE用的时间
KAZE用的时间
163对2817,差距非常大,用的AKAZE的时间要比KAZE的时间少了2秒钟,可以速度快了非常之多。
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