如何在opencv中制作自己的特征檢測方法？

Question

讓我們來看看這個名為Features2D + Homography的基本教程，找到一個已知對象。 它使用SurfFeatureDetector來檢測功能：

  SurfFeatureDetector detector( minHessian );
  std::vector<KeyPoint> keypoints_object, keypoints_scene;
  detector.detect( img_object, keypoints_object );
  detector.detect( img_scene, keypoints_scene );

然后，它使用SurfDescriptorExtractor使用檢測到的特征計算描述符（特征向量）。

我的問題是：

1. 如果我想創建我自己的特征檢測器（例如使用Trajkovic或Harris算法），我將使用Descriptor Extractor？
2. 是SurfFeatureDetector中的特征，只是公共點或點的區域？

**** 另外 * ***

1）在該示例中，使用了特征檢測的Surf算法。 我已經制作了自己的算法（Trajkovic）並且效果很好 - 找到了所有角落（圖像特征）。 然后我嘗試使用SurfDescriptorExtractor，因為它在示例中使用。 問題是SurfDescriptorExtractor不想以正確的方式使用我的創建點（結果圖片顯示錯誤的連接，這意味着，提取器沒有正確計算向量）。

2）我需要准確地使用opencv，這就是重點;

3）“特征檢測器”是一種算法，它試圖在圖像上找到關鍵點（特征或角點），“描述符提取器” - 是一種算法，它可以計算特征向量，以便最好地理解關鍵點的位置和方向;

4）總之，在示例中，所有關鍵點都連接在兩個圖像上（如教程的最后一張圖片所示），然后用矩形突出顯示。 但是當我使用Trajkovic算法時，它們以錯誤的方式連接，這就是為什么沒有突出顯示的矩形。

Answer 1

雖然我們無法在不查看您的實現的情況下查明問題，甚至可能進行一些調查，但我可以指出您的解決方案：OpenCV源代碼，您可以與其實現進行比較。

看看detectAndCompute()函數：

• surf.hpp 。
• surf.cpp

Harris角點檢測的工作方式有所不同，其API也是如此：

• corner.cpp