C++ OpenCV特征提取之AKAZE检测

前言

前一章我们介绍过《C++ OpenCV特征提取之KAZE检测》KAZE的检测，里面说到过KAZE是EECV 2012年新提出来的特征点检测和描述算法，AKAZE是在KAZE基础上进行改进的，所以OpenCV3.X里面也是把AKAZE也都相应的加入了进来，我们直接用就可以了。

代码演示

我们还是用上次KAZE的代码例子，因为AKAZE的检测只是和KAZE改一下参数就可以了。项目名为opencv--kaze，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

运行一下，还是我们的老图片

AKAZE寻到特征点的原理与KAZE的完全一样，我们这里也列一下：

1. 先创建KAZE的detector和要存放在Keypoint。
2. 然后能过detect把源图像上的特征存放在Keypoint里面。
3. 定义一个输出的图像，然后在输出图像上画上Keypoints。
4. 最后再显示图像。

上面的参数就是把原来的KAZE改为AKAZE就可以了，是不是非常的简单呢。

接下来我们看一下运行的效果

我们找一下上一张KAZE的效果

对比了一下，AKAZE要比KAZE的特征点少了一些，也验证了前面说的AKAZE是在KAZE的基础上进行改进的，接下来我们再看一下时间的对比。

AKAZE用的时间

KAZE用的时间

163对2817，差距非常大，用的AKAZE的时间要比KAZE的时间少了2秒钟，可以速度快了非常之多。