如何在Opencv中使用ORB增强特征检测？

Question

我正在开发一个Android应用程序，以使用ORB特征检测来匹配两个图像。

使用JNI函数在java中调用处理和匹配逻辑。

问题是特征检测对于某些图像效果很好，但在某些图像和某些情况下失败。

以下是在某些未知条件下失败的图像示例

经过一些思考和讨论后，我发现问题在于问题是缺乏功能，这就是程序失败的原因。 opencv社区中的某个人尝试了这个图像，它给了他60个关键点，所有这些关键点都不能在RobustMatcher测试中存活下来。

因此，我需要增强此图像中的功能，以便进行匹配工作。

除了equalizeHist，我该怎么办？

我希望你能帮助我一些建议，也许还有一些例子。

Answer 1

一种方法是增强图像的边缘。例如，使用拉普拉斯滤波器并将结果乘以原始图像。这项工作使功能（边缘）更加突出。当然，在将图像转换为浮动类型之前，最后将图像标准化。