有偿求效果比较好的遥感影像匹配的c++代码

Question

对尺度，旋转不变形要好，可以很好的匹配不同分辨率大小的图像，有的话私我

Answer 1

以下参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，并由妄北y整理回复。

遥感影像匹配是一个复杂的问题，涉及到图像处理、计算机视觉和机器学习等多个领域。这里提供一个基于特征点匹配的基本解决方案，使用OpenCV库实现。OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉功能。

首先，确保你已经安装了OpenCV库。如果没有安装，可以通过以下命令安装（以Ubuntu为例）：

sudo apt-get install libopencv-dev

然后，以下是一个简单的C++代码示例，使用ORB特征点检测和FLANN匹配器进行遥感影像匹配：

#include <iostream>
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/highgui.hpp>
#include <opencv2/features2d.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>

int main(int argc, char** argv) {
    if (argc != 3) {
        std::cout << "Usage: DisplayImage <Image1> <Image2>" << std::endl;
        return -1;
    }

    cv::Mat image1 = cv::imread(argv[1], cv::IMREAD_GRAYSCALE);
    cv::Mat image2 = cv::imread(argv[2], cv::IMREAD_GRAYSCALE);

    if (image1.empty() || image2.empty()) {
        std::cout << "Could not open or find the images!" << std::endl;
        return -1;
    }

    // ORB feature detector
    cv::Ptr<cv::ORB> orb = cv::ORB::create();
    std::vector<cv::KeyPoint> keypoints1, keypoints2;
    cv::Mat descriptors1, descriptors2;

    // Detect ORB features
    orb->detectAndCompute(image1, cv::Mat(), keypoints1, descriptors1);
    orb->detectAndCompute(image2, cv::Mat(), keypoints2, descriptors2);

    // FLANN matcher
    cv::Ptr<cv::flann::Index> flann = cv::flann::Index::create(cv::Mat(), cv::flann::KDTreeIndexParams(), cvflann::FLANN_DIST_HAMMING);

    // Match features using FLANN matcher
    std::vector<cv::DMatch> matches;
    flann->knnMatch(descriptors1, descriptors2, matches, 2);

    // Apply ratio test to find good matches
    double ratio_thresh = 0.75;
    std::vector<cv::DMatch> good_matches;
    for (size_t i = 0; i < matches.size(); i++) {
        if (matches[i].distance < ratio_thresh * matches[i].nnDistance) {
            good_matches.push_back(matches[i]);
        }
    }

    // Draw matches
    cv::Mat img_matches;
    cv::drawMatches(image1, keypoints1, image2, keypoints2, good_matches, img_matches);

    // Display matches
    cv::imshow("Matches", img_matches);
    cv::waitKey(0);

    return 0;
}

这个代码首先读取两个遥感影像文件，然后使用ORB特征点检测器检测特征点，并使用FLANN匹配器进行匹配。最后，通过比率测试筛选出好的匹配点，并在窗口中显示匹配结果。

请注意，这个代码只是一个基本的示例，可能需要根据你的具体需求进行调整。例如，你可能需要调整ORB特征点检测器的参数，或者使用其他特征点检测和匹配方法，如SIFT、SURF或BRIEF。此外，对于尺度和旋转不变的匹配，你可能需要使用仿射变换或其他图像变换方法对图像进行预处理。

如果你需要更高级的遥感影像匹配方法，可能需要深入了解计算机视觉和机器学习领域的知识，并使用更复杂的算法和技术。