java调用opencv的sift方法

简介: java调用opencv的sift方法

网络异常,图片无法展示
|


代码找了好多,但是没有java版本的


网络异常,图片无法展示
|


网络异常,图片无法展示
|


public static void TestSift(Mat image1,Mat image2) {
Mat clone1=image1.clone();
Mat src1=image1.clone();
Mat clone2=image2.clone();
Mat src2=image2.clone();
Imgproc.GaussianBlur(clone1, clone1, new Size(3, 3), 0, 0);
Imgproc.cvtColor(clone1, clone1,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
Imgproc.GaussianBlur(clone2, clone2, new Size(3, 3), 0, 0);
Imgproc.cvtColor(clone2, clone2,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
MatOfKeyPoint keypoints1 = new MatOfKeyPoint();
MatOfKeyPoint keypoints2 = new MatOfKeyPoint();
Mat des1=new Mat();
Mat des2=new Mat();
//  匹配的点数
SIFT sift=SIFT.create(200);
  //提取对象关键点
//  sift.detect(clone1,keypoints1);
//  sift.detect(clone2,keypoints2);
  //提取描述子
//  sift.compute(clone1,keypoints1, des1);
//  sift.compute(clone2,keypoints2, des2);
sift.detectAndCompute(clone1, new Mat(), keypoints1, des1);
sift.detectAndCompute(clone2, new Mat(), keypoints2, des2);
MatOfDMatch md=new  MatOfDMatch();
FlannBasedMatcher matcher=FlannBasedMatcher.create();
matcher.match(des1, des2, md);
double maxDist = 0;
double minDist = 50;
DMatch[] mats = md.toArray();
List<DMatch> bestMatches= new ArrayList<DMatch>();
for (int i = 0; i < mats.length; i++) {
  double dist = mats[i].distance;
  if (dist < minDist) {
    minDist = dist;
  }
  if (dist > maxDist) {
    maxDist = dist;
  }
}
System.out.println("max_dist : "+maxDist);
System.out.println("min_dist : "+minDist);
double threshold = 3 * minDist;
double threshold2 = 2 * minDist;
if (threshold2 >= maxDist){
    threshold = minDist * 1.1;
}
else if (threshold >= maxDist){
    threshold = threshold2 * 1.4;
}
if(0d==threshold) {
  threshold=0.3*maxDist;
}
System.out.println("Threshold : "+threshold);
for (int i = 0; i < mats.length; i++)
{
  //distance越小,代表DMatch的匹配率越高,
    Double dist = (double) mats[i].distance;
    System.out.println(String.format(i + " match distance best : %s", dist));
    if (dist <= threshold)
    {
        bestMatches.add(mats[i]);
        System.out.println(String.format(i + " best match added : %s", dist));
    }
}
md.fromList(bestMatches);
Mat result=new Mat();
Features2d.drawMatches(src1, keypoints1, src2, keypoints2, md, result);
HighGui.imshow("SIFT", result);
}
复制代码


knn写法


public static void TestSiftKnn(Mat image1,Mat image2) {
  //FastFeatureDetector detector = FastFeatureDetector.create(FastFeatureDetector.FAST_N);
  Mat clone1=image1.clone();
  Mat src1=image1.clone();
  Mat clone2=image2.clone();
  Mat src2=image2.clone();
  Imgproc.GaussianBlur(clone1, clone1, new Size(3, 3), 0, 0);
  Imgproc.cvtColor(clone1, clone1,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
  Imgproc.GaussianBlur(clone2, clone2, new Size(3, 3), 0, 0);
  Imgproc.cvtColor(clone2, clone2,Imgproc.COLOR_BGR2GRAY);
  MatOfKeyPoint keypoints1 = new MatOfKeyPoint();
  MatOfKeyPoint keypoints2 = new MatOfKeyPoint();
  Mat des1=new Mat();
  Mat des2=new Mat();
  SIFT sift=SIFT.create(200);
  //提取对象关键点
//  sift.detect(clone1,keypoints1);
//  sift.detect(clone2,keypoints2);
  //提取描述子
//  sift.compute(clone1,keypoints1, des1);
//  sift.compute(clone2,keypoints2, des2);
  sift.detectAndCompute(clone1, new Mat(), keypoints1, des1);
  sift.detectAndCompute(clone2, new Mat(), keypoints2, des2);
  MatOfDMatch md=new  MatOfDMatch();
  FlannBasedMatcher matcher=FlannBasedMatcher.create();
  //matcher.match(des1, des2, md);
  List<Mat> matList=new ArrayList<Mat>();
  List<MatOfDMatch> mdList=new ArrayList<MatOfDMatch>();
  matList.add(des1);
    matcher.add(matList);
    matcher.train();
    matcher.knnMatch(des2, mdList, 2);
    List<DMatch> dMatchList = new ArrayList<DMatch>();
    Iterator<MatOfDMatch> ite=mdList.iterator();
    while(ite.hasNext()) {
      MatOfDMatch next=ite.next();
      if (next.toArray()[0].distance < 0.2 * next.toArray()[1].distance) {
        System.out.println(next.toArray()[0].distance+"->"+next.toArray()[1].distance);
        dMatchList.add(next.toArray()[0]);
      }else {
        ite.remove();
      }
    }
   md.fromList(dMatchList);
  Mat result=new Mat();
//  Features2d.drawMatches(src1, keypoints1, src2, keypoints2, md, result);
  Features2d.drawMatchesKnn(src1, keypoints1, src2, keypoints2, mdList, result);
  HighGui.imshow("SIFT", result);
}


相关文章
|
21天前
|
Java
Java——方法的引用
方法引用允许将已有方法作为函数式接口的实现。使用“::”符号,需具备函数式接口,被引用的方法须存在且参数和返回值需与抽象方法一致。其分类包括:静态方法引用(类::方法名)、成员方法引用(对象::方法名、this::方法名、super::方法名)和构造方法引用(类名::new)。方法引用提高了代码的简洁性和可读性,减少了样板代码。
30 13
Java——方法的引用
|
17天前
|
Java
java基础(12)抽象类以及抽象方法abstract以及ArrayList对象使用
本文介绍了Java中抽象类和抽象方法的使用,以及ArrayList的基本操作,包括添加、获取、删除元素和判断列表是否为空。
16 2
java基础(12)抽象类以及抽象方法abstract以及ArrayList对象使用
|
2天前
|
Java
java中父类方法return this.对象还是变量,子类去调用this.这个方法的问题
本文探讨了在Java中,当父类的方法返回`this`对象或变量时,子类调用该方法的行为,以及`this`关键字在不同类中调用方法时的指向问题。
6 0
java中父类方法return this.对象还是变量,子类去调用this.这个方法的问题
|
13天前
|
Java
java小工具util系列5:java文件相关操作工具,包括读取服务器路径下文件,删除文件及子文件,删除文件夹等方法
java小工具util系列5:java文件相关操作工具,包括读取服务器路径下文件,删除文件及子文件,删除文件夹等方法
26 4
|
15天前
|
安全 Java API
Java根据URL获取文件内容的实现方法
此示例展示了如何安全、有效地根据URL获取文件内容。它不仅展现了处理网络资源的基本技巧,还体现了良好的异常处理实践。在实际开发中,根据项目需求,你可能还需要添加额外的功能,如设置连接超时、处理HTTP响应码等。
83 4
|
21天前
|
Java API
Java方法的优缺点
Java 方法是编程的基本构建块,具有代码重用性、模块化、易于调试、增强可读性、支持重载和可变参数、封装性及静态与实例方法的灵活性等优点,但也存在性能开销、过度抽象、限制使用环境、参数传递开销、命名冲突和堆栈溢出等缺点。合理设计方法可确保代码高效且易维护。
|
17天前
|
安全 Java
java调用方法
java调用方法
21 4
|
21天前
|
Java
Java的方法详解
在 Java 中,方法是执行特定任务的代码块,包括定义、参数传递、返回值处理及重载等功能。
|
2天前
|
Java 数据安全/隐私保护 容器
java当中组件和窗口的相容问题(里面包含了这些方法的作用)
Java窗口和组件的布局指南,教你如何打造一个既美观又实用的GUI界面。
6 0
|
2天前
|
缓存 安全 Java
Singleton:在 Java 编程中编写和使用的 6 种方法
Singleton:在 Java 编程中编写和使用的 6 种方法
7 0