OpenCV的Sample分析：real_time_tracking(2)

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我是靠谱客的博主老实钢笔，最近开发中收集的这篇文章主要介绍OpenCV的Sample分析：real_time_tracking(2)，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。

概述

今天接着向下分析，

  RobustMatcher rmatcher;                                                     // instantiate RobustMatcher

  Ptr<FeatureDetector> orb = ORB::create();

  rmatcher.setFeatureDetector(orb);                                      // set feature detector
  rmatcher.setDescriptorExtractor(orb);                                 // set descriptor extractor

首先ptr是什么意思，根据大牛在CSDN所言“这里Ptr<>模板类就是一种智能指针，也可以理解成一个指针，或者是一个指针类，可以防止内存泄漏等问题，比普通指针好用。”点击打开链接

那么，orb就是一个指向模板类FeatureDetector的智能指针。根据C++primer（page: 415），智能指针的好处就是在调用结束之后，可以自动销毁指针，及指针指向的对像。

那来看一下类RobustMatcher，

class RobustMatcher {
public:
  RobustMatcher() : ratio_(0.8f)
  {
    // ORB is the default feature
    detector_ = cv::ORB::create();
    extractor_ = cv::ORB::create();

    // BruteFroce matcher with Norm Hamming is the default matcher
    matcher_ = cv::makePtr<cv::BFMatcher>((int)cv::NORM_HAMMING, false);

  }
  virtual ~RobustMatcher();

  // Set the feature detector
  void setFeatureDetector(const cv::Ptr<cv::FeatureDetector>& detect) {  detector_ = detect; }

  // Set the descriptor extractor
  void setDescriptorExtractor(const cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor>& desc) { extractor_ = desc; }

  // Set the matcher
  void setDescriptorMatcher(const cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher>& match) {  matcher_ = match; }

  // Compute the keypoints of an image
  void computeKeyPoints( const cv::Mat& image, std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints);

  // Compute the descriptors of an image given its keypoints
  void computeDescriptors( const cv::Mat& image, std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints, cv::Mat& descriptors);

  // Set ratio parameter for the ratio test
  void setRatio( float rat) { ratio_ = rat; }

  // Clear matches for which NN ratio is > than threshold
  // return the number of removed points
  // (corresponding entries being cleared,
  // i.e. size will be 0)
  int ratioTest(std::vector<std::vector<cv::DMatch> > &matches);

  // Insert symmetrical matches in symMatches vector
  void symmetryTest( const std::vector<std::vector<cv::DMatch> >& matches1,
                     const std::vector<std::vector<cv::DMatch> >& matches2,
                     std::vector<cv::DMatch>& symMatches );

  // Match feature points using ratio and symmetry test
  void robustMatch( const cv::Mat& frame, std::vector<cv::DMatch>& good_matches,
                      std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints_frame,
                      const cv::Mat& descriptors_model );

 // Match feature points using ratio test
 void fastRobustMatch( const cv::Mat& frame, std::vector<cv::DMatch>& good_matches,
                       std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints_frame,
                       const cv::Mat& descriptors_model );

private:
  // pointer to the feature point detector object
  cv::Ptr<cv::FeatureDetector> detector_;
  // pointer to the feature descriptor extractor object
  cv::Ptr<cv::DescriptorExtractor> extractor_;
  // pointer to the matcher object
  cv::Ptr<cv::DescriptorMatcher> matcher_;
  // max ratio between 1st and 2nd NN
  float ratio_;
};

这个类RobustMatcher的核心成员是检测detector，获取extractor，匹配matcher，一半的函数都是维护它们的。mathcer是暴力匹配。那怎体现鲁棒性呢？就是该类提供了鲁棒匹配，例如robustMatcher

在学习一个类的时候，看它头文件的注释是最好的选择

因此，这两条代码

  rmatcher.setFeatureDetector(orb);                                      // set feature detector
  rmatcher.setDescriptorExtractor(orb);                                 // set descriptor extractor

就是初始化RobustMatcher类变量rmatcher的，下面的几条语句继续初始化变量rmatcher，

  Ptr<flann::IndexParams> indexParams = makePtr<flann::LshIndexParams>(6, 12, 1); // instantiate LSH index parameters
  Ptr<flann::SearchParams> searchParams = makePtr<flann::SearchParams>(50);       // instantiate flann search parameters

  // instantiate FlannBased matcher
  Ptr<DescriptorMatcher> matcher = makePtr<FlannBasedMatcher>(indexParams, searchParams);
  rmatcher.setDescriptorMatcher(matcher);                                                         // set matcher
  rmatcher.setRatio(ratioTest); // set ratio test parameter

总结：

RobustMatcher类变量rmatcher的初始化操作，设置了四个变量，分别是，

1,FeatureDetector 即特征检测

2,DescriptorExtractor 即获取描述子

3, DescriptorMatcher 即描述子匹配

4,Ratio 即匹配比率

下一次分析这个demo中的kalman初始化