opencv - 消除特征描述符中的误报

给定两个转换为cv::Mat灰度的占用栅格图，我使用了ORB特征描述符并匹配了从两个图像中提取的特征。大多数都是误报。在下面，我仅显示了一种关系，以表明这确实是一个误报。

最终，我想做的是在两个乘员网格图之间找到正确的变换，以便将其 map 合并到一个全局一致的 map 中。我拥有的当前代码如下所示:

  // Load the two maps
    nav_msgs::OccupancyGrid map1;
    initOccupancyGridMap1(map1);
    nav_msgs::OccupancyGrid map2;
    initOccupancyGridMap2(map2);

    // Convert the two maps to grayscale images
    cv::Mat im1 = cvtMapToMat(map1);
    cv::Mat im2 = cvtMapToMat(map2);

    // Feature Descriptor Extraction
    cv::OrbFeatureDetector featureDetector;
    cv::OrbDescriptorExtractor featureExtractor;
    std::vector<cv::KeyPoint> kp1;
    std::vector<cv::KeyPoint> kp2;
    cv::Mat d1;
    cv::Mat d2;
    std::vector<cv::DMatch> matches;
    cv::BFMatcher dematc(cv::NORM_HAMMING, false);
    // 1. Detect keypoints
    featureDetector.detect(im1, kp1);
    featureDetector.detect(im2, kp2);
    // 2. Extract descriptors
    featureExtractor.compute(im1, kp1, d1);
    featureExtractor.compute(im2, kp2, d2);
    // 3. Match keypoints
    dematc.match(d1, d2, matches);

    for (int i = 0; i < matches.size(); i++){
        std::vector<cv::DMatch> match(1,matches[i]);

        std::cout << "Distance: " << match[0].distance << std::endl;
        cv::Mat img_show;
        drawMatches(im1, kp1, im2, kp2, match, img_show);
        imshow("Matches", img_show);
        cv::waitKey(0);
    }

最佳答案

为了删除非常相似的点，我使用了第二近邻。如果一个点匹配的点几乎等于另一个点，则不能确保匹配正确。

例如，如果您的A点与B点和C点相匹配，则如果B点相差至少25％(您选择的是该差异，但可以尝试其他数字)，则可以认为B是一个很好的匹配点。 。

代码如下:

 // 2. Extract descriptors
featureExtractor.compute(im1, kp1, d1);
featureExtractor.compute(im2, kp2, d2);
// 3. Match keypoints

std::vector<cv::DMatch> goodMatches;
// Instead match only one point, try to match with 2.
matcher.knnMatch( d1, d2, matches, 2 );

for(int i = 0; i< matches.size(); i++){  // matches from matcher
    //with this condition we check that the points are at least 25% diferent.
    if(matches[i].at(0).distance< 0.75*matches[i].at(1).distance){
         goodMatches.push_back(matches[i].at(0));
    }
}

关于opencv - 消除特征描述符中的误报，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/23432920/