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這篇文章主要介紹“C++用OpenCV進行圖片特征匹配”，在日常操作中，相信很多人在C++用OpenCV進行圖片特征匹配問題上存在疑惑，小編查閱了各式資料，整理出簡單好用的操作方法，希望對大家解答”C++用OpenCV進行圖片特征匹配”的疑惑有所幫助！接下來，請跟著小編一起來學習吧！
代碼演示
我們再新建一個項目名為opencv--FLANN，按照配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),然后在源文件寫入#include和main方法
這次我們在加載圖片的時候直接以灰度圖的方式加載進來，后面就不再用先轉換為灰度圖的過程了。然后我們運行一下看看加載出來的圖片效果。
1.我們還是先用Surf特征進行檢測，因為這個相對速度會快，把我們對兩張圖片獲取的KeyPoint放到各自對應的descriptor里面。
2.根據上一步已經提取出的descriptor的兩個Mat,通過FlannBaseMatcher進行最佳匹配，存放到我們定義的一個DMatch里面。
3.定義minDist和maxDist,然后通過循環進行關鍵點最大和最小距離的快速計算，并找印出結果來。
4.根據最大最小的距離里面尋找最佳的matches。下面的紅框3是可以自己修改的，改的大了點就會多一些。
5.我們先定義一個輸出的圖像matchesImg,然后通過drawMatches的方法，把最好的匹配點都畫在matchesImg上，最后再通過imshow的方法把我們畫好的圖片顯示出來。
接下來我們看一下運行的結果圖
到此，關于“C++用OpenCV進行圖片特征匹配”的學習就結束了，希望能夠解決大家的疑惑。理論與實踐的搭配能更好的幫助大家學習，快去試試吧！若想繼續學習更多相關知識，請繼續關注億速云網站，小編會繼續努力為大家帶來更多實用的文章！
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