小编给大家分享一下C++ OpenCV特征提取之如何实现Brisk特征检测与匹配，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！前言BRISK是BRIEF描述子的一种改进，相比于BRIEF特征，它具有旋转不变性、尺度不变性和对噪声的鲁棒性。几个特征检测的速度比较：SIFT>SURF>BRISK>FREAK>ORB，在对有较大模糊的图像配准时，BRISK算法在其中表现最为出色。Brisk特征介绍构建尺度空间特征点检测FAST9-16寻找特征点特征点定位关键点描述子代码演示我们再新建一个项目名为opencv–brisk，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，这里因为我们肯定能读到图片，所以我都省略了一些判断的语句，详细的判断图片是否读取成功的可以看以前的例子里面。Brisk检测我们先来做一下Brisk的检测，检测这里代码比较简单，先用以前的tes 香港云主机t3的图片进行检测看看效果，下面的检测代码。然后我们看一下运行的效果
要以看到特征点都检测出来了，感觉效果比起SIFT和SURF都要好一点。下面我们再做一下特征的匹配。Brisk匹配做匹配的话我们还是用前面的对应的两个图片test8和test7，接下来我们就来修改代码首先修改加载的图片然后重新定义keypoints进行检测再进行Match的匹配接下来寻找最好的Match Point在新图上绘制goodMatch并显示出来
接下来我们看一下运行的效果以上是“C++ OpenCV特征提取之如何实现Brisk特征检测与匹配”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注开发云行业资讯频道！
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