前のチュートリアル: Features2D + Homography to find a known object
次のチュートリアル: AKAZE局所特徴のマッチング


原著者	Victor Eruhimov
互換性	OpenCV >= 3.0

このチュートリアルの目的は、シーン内の既知の平面オブジェクトを検出するために features2d モジュールと calib3d モジュールの使い方を学ぶことである。

テストデータ: データフォルダ内の画像を使用する。例えば box.png と box_in_scene.png など。

新しいコンソールプロジェクトを作成する。2枚の入力画像を読み込む。 :
```
Mat img1 = imread(argv[1], IMREAD_GRAYSCALE); Mat img2 = imread(argv[2], IMREAD_GRAYSCALE); 
```

両方の画像でキーポイントを検出し、各キーポイントの記述子を計算する。 :

// detecting keypoints Ptr<Feature2D> surf = SURF::create(); vector<KeyPoint> keypoints1; Mat descriptors1; surf->detectAndCompute(img1, Mat(), keypoints1, descriptors1); ... // do the same for the second image

次に、1枚目の画像の記述子から2枚目の画像の記述子へ最も近いマッチを探す: :

// matching descriptors BruteForceMatcher<L2<float> > matcher; vector<DMatch> matches; matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);

結果を可視化する: :

// drawing the results namedWindow("matches", 1); Mat img_matches; drawMatches(img1, keypoints1, img2, keypoints2, matches, img_matches); imshow("matches", img_matches); waitKey(0);

2つの点群間のホモグラフィ変換を求める: :

vector<Point2f> points1, points2; // fill the arrays with the points .... Mat H = findHomography(Mat(points1), Mat(points2), RANSAC, ransacReprojThreshold);

インライアのマッチ集合を作成し、それらを描画する。perspectiveTransform関数を使ってホモグラフィで点を変換する:

Mat points1Projected; perspectiveTransform(Mat(points1), points1Projected, H);
インライアの描画には drawMatches を使う。