这篇文章给大家分享的是有关C++ OpenCV特征提取之如何实现KAZE检测的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。前言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，OpenCV3.x版本也已经集成了这个算法，相对说Surf和Sift算法会速度更要快一点。代码演示我们再新建一个项目名为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，还是我们的老图片接下来我们用KAZE的方式寻找一下特征点：先创建KAZE的detector和要存放在Keypoint。然后能过detect把源图像上的特征 香港云主机存放在Keypoint里面。定义一个输出的图像，然后在输出图像上画上Keypoints。最后再显示图像。
代码还是非常少的，接下来我们看一下运行起来的结果可以看到右边的图是显示出来找到的特征点，然后我们再看看用的时间2817毫秒，也是接近3秒了，主要是找到的点挺多的，以前用SURF和SIFT没有记录时间，这个时间相对来说还是少了点的。感谢各位的阅读！关于“C++ OpenCV特征提取之如何实现KAZE检测”这篇文章就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，让大家可以学到更多知识，如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到吧！
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