如何在Opencv中使用ORB增強特征檢測？

Question

我正在開發一個Android應用程序來匹配使用ORB特征檢測的兩個圖像。

使用JNI函數在java中調用處理和匹配邏輯。

問題是特征檢測對於某些圖像效果很好，但在某些圖像和某些情況下失敗。

以下是在某些未知條件下失敗的圖像示例

經過一些思考和討論后，我發現問題在於問題是缺乏功能，這就是程序失敗的原因。 opencv社區中的某個人嘗試了這個圖像，它給了他60個關鍵點，所有這些關鍵點都無法在RobustMatcher測試中存活下來。

因此，我需要增強此圖像中的功能，以便進行匹配工作。

除了equalizeHist ，我該怎么辦？

我希望你能幫助我一些建議，也許還有一些例子。

Answer 1

一種方法是增強圖像的邊緣。 例如，使用拉普拉斯濾波器並將結果乘以原始圖像。 這項工作使功能（邊緣）更加突出。 當然，在將圖像轉換為浮動類型之前，最后將圖像標准化。