DescriptorExtractor类是OpenCV库中的一个类,用于提取图像特征描述符。在OpenCV 4.1.0版本的Android库中,DescriptorExtractor类不再可用。这是因为OpenCV在4.0版本中引入了一个新的特征描述符提取器类,即AKAZE(Accelerated-KAZE)。
AKAZE是一种快速的特征描述符提取算法,它结合了KAZE(KAZE是一种基于尺度空间的特征提取算法)和FAST(一种快速的特征检测算法)的优点。相比于以前的DescriptorExtractor类,AKAZE提供了更好的性能和更丰富的特征描述符。
在OpenCV 4.1.0 for Android中,推荐使用AKAZE类来提取图像特征描述符。AKAZE类可以通过OpenCV的Java接口在Android应用程序中使用。您可以使用AKAZE类的detectAndCompute方法来检测和计算图像的特征描述符。
以下是使用AKAZE类的示例代码:
import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.features2d.AKAZE;
import org.opencv.features2d.KeyPoint;
import org.opencv.core.MatOfKeyPoint;
import org.opencv.core.MatOfFloat;
// 加载OpenCV库
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);
// 创建AKAZE对象
AKAZE akaze = AKAZE.create();
// 加载图像
Mat image = Imgcodecs.imread("path_to_image");
// 检测和计算特征描述符
MatOfKeyPoint keypoints = new MatOfKeyPoint();
Mat descriptors = new MatOfFloat();
akaze.detectAndCompute(image, new Mat(), keypoints, descriptors);
// 打印特征点数量
System.out.println("Number of keypoints: " + keypoints.size().height);
// 打印特征描述符维度
System.out.println("Descriptor dimensions: " + descriptors.size().width);
在上述示例代码中,我们首先加载OpenCV库,然后创建AKAZE对象。接下来,我们加载图像并使用detectAndCompute方法检测和计算特征描述符。最后,我们打印特征点的数量和特征描述符的维度。
腾讯云提供了OpenCV的云服务,您可以使用腾讯云的云服务器(CVM)来运行上述代码。您可以在腾讯云的官方网站上找到更多关于云服务器的信息和产品介绍。
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