opencv-sift特征點匹配篩選問題

sift特征點匹配篩選問題

篩選出了一部分匹配結果，怎麼用這些線段把用到的特征點提出來，我想做一個包圍盒，謝謝謝謝

int main(int argc,char* argv[])
{
Mat img_1=imread("cap.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//宏定義時CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE=0，也就是讀取灰度圖像
Mat img_2=imread("capman.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//一定要記得這裡路徑的斜線方向，這與Matlab裡面是相反的

if(!img_1.data || !img_2.data)//如果數據為空
{
    cout<<"opencv error"<<endl;
    return -1;
}
cout<<"open right"<<endl;

// 第一步，用SIFT算子檢測關鍵點

SiftFeatureDetector detector;//構造函數采用內部默認的
std::vector<KeyPoint> keypoints_1,keypoints_2;//構造2個專門由點組成的點向量用來存儲特征點
detector.detect(img_1,keypoints_1);//將img_1圖像中檢測到的特征點存儲起來放在keypoints_1中
detector.detect(img_2,keypoints_2);//同理

//在圖像中畫出特征點
Mat img_keypoints_1,img_keypoints_2;

drawKeypoints(img_1,keypoints_1,img_keypoints_1,Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags::DEFAULT);//在內存中畫出特征點
drawKeypoints(img_2,keypoints_2,img_keypoints_2,Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags::DEFAULT);

imshow("sift_keypoints_1",img_keypoints_1);//顯示特征點
imshow("sift_keypoints_2",img_keypoints_2);

//計算特征向量
SiftDescriptorExtractor extractor;//定義描述子對象

Mat descriptors_1,descriptors_2;//存放特征向量的矩陣

extractor.compute(img_1,keypoints_1,descriptors_1);//計算特征向量
extractor.compute(img_2,keypoints_2,descriptors_2);

//用burte force進行匹配特征向量
BruteForceMatcher<L2<float>>matcher;//定義一個burte force matcher對象
vector<DMatch>matches;
matcher.match(descriptors_1,descriptors_2,matches);


//提取出前15個最佳匹配結果  
std::nth_element(matches.begin(),     //匹配器算子的初始位置  
    matches.begin()+14,     // 排序的數量  
    matches.end());       // 結束位置  
//剔除掉其余的匹配結果  
matches.erase(matches.begin()+15, matches.end());  

//繪制匹配線段
Mat img_matches;
drawMatches(img_1,keypoints_1,img_2,keypoints_2,matches,img_matches);//將匹配出來的結果放入內存img_matches中


//顯示匹配線段
imshow("sift_Matches",img_matches);//顯示的標題為Matches
//保存
IplImage imgTmp = img_matches;
IplImage *input = cvCloneImage(&imgTmp);
 cvSaveImage("E:\\123.jpg",input  );

waitKey(0);
return 0;
}

最佳回答：

OpenCV特征點檢測增加包圍盒

上一個答案怎麼好像插入到代碼裡面去了。重新編輯一下