C++ OpenCV特征提取之KAZE和AKAZE的匹配

前言

前面我们通过两章《C++ OpenCV特征提取之KAZE检测》《C++ OpenCV特征提取之AKAZE检测》介绍了KAZE和AKAZE的特征子描述，今天我们就来做一下KAZE和AKAZE的特征匹配，话不多说，直接开始。

代码演示

我们再新建一个项目名为opencv-kazedemo，按照配置属性(VS2017配置OpenCV通用属性),然后在源文件写入#include和main方法，下在的代码我们是直接用了前面两张介绍KAZE的描述子的代码直拷贝过来的，所以我这就直接贴过来了，我们一会儿会在这个代码的基础上进行修改匹配。

下面我们来整体改造一下：

因为要进行匹配，所以我们也要按FLANN的方式用到两张图，还是我们原来用FLAAN的那两张。

把原来的src改为了src1和src2了，加载了两张要对比的图。

KAZE

然后定义KAZE的匹配方法，把src1和src2找到的keypoints都存到descriptor里面。

再用Flann的方式进行匹配

画出匹配的关键点

到这里我们先运行一下看看效果

可以看出画上对应匹配的非常多，这样应该是不对的，所以我们还是要用到前面章节学到的，需要寻找最好的匹配。

我们写入再找到最好的匹配代码加进去，然后在drawmatch里面改为画上最好匹配的代码

然后重新显示一下效果

这次可以看到寻找最好的匹配后，不会像刚才那样感觉匹配的非常乱了。

AKAZE

接下来我们直接换一下AKAZE看看效果

我们把原来的KAZE直接改为AKAZE运行，结果发现报错。找了原因改了一下发现是FLANN的匹配就会报错，这样我们改为BFMATCH的匹配。

然后重新运行一下看看结果

对比了上面的KAZE的结果明显能看出来匹配的特征点要少了不少，而且相对的用时也要比KAZE的时间少了一些。