AKAZE/KAZE局部特征

最新推荐文章于 2021-07-11 15:04:54 发布

andylan_zy

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分类专栏：特征提取与检测

本文链接：https://blog.csdn.net/andylanzhiyong/article/details/84843076

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本文介绍了AKAZE作为KAZE加速版的特性，强调其在稳定性与速度上的优势，特别是在与SIFT、SURF比较时。通过运行示例展示了AKAZE特征检测的高效性能，仅需65ms。同时，文中还提及了AKAZE在自然场景目标匹配的应用，并提供了代码演示，表明其比SURF更快。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

AKAZE是KAZE的加速版

与SIFT、SURF相比，AKAZE更稳定，速度更快。

AKAZE特征检测示例：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv;
using namespace std;

int main(int argc, char** argv) 
{
	Mat src = imread("D:/cv400/data/lena.jpg", 0);
	if (src.empty())
	{
		cout<<"Load image error..."<<endl;
		return -1;
	}
	imshow("input image", src);

	// kaze detection
	Ptr<AKAZE> detector = AKAZE::create();
	vector<KeyPoint> keypoints;
	double t1 = getTickCount();
	detector->detect(src, keypoints, Mat());
	double t2 = getTickCount();
	double t = (t2 - t1) / getTickFrequency();
	cout << "spend time : " << t<<" s" << endl;

	Mat keypointImg;
	drawKeypoints(src, keypoints, keypointImg, Scalar::all(-1), DrawMatchesFlags::DEFAULT);
	imshow("kaze keypoints", keypointImg);

	waitKey