我将在 opencv 中将图像与 SURF 检测器进行比较。对于这项工作，我需要必须比较它们的关键点的大小和方向。例如，我必须提取第二张图像的关键点匹配大于第一张图像的关键点匹配。 （关键点 1.size > 关键点 2.size）。
问题： 如何提取opencv中匹配的关键点的大小？
【问题讨论】：
我不确定我是否完全理解你的问题。
我的理解是：
首先你想要至少 2 张图片：
Mat image1; //imread stuff here
Mat image2; //imread stuff here
然后使用 SURF 检测两个图像中的关键点：
vector<KeyPoint> keypoints1, keypoints2; //store the keypoints
Ptr<FeatureDetector> detector = new SURF();
detector->detect(image1, keypoints1); //detect keypoints in 'image1' and store them in 'keypoints1'
detector->detect(image2, keypoints2); //detect keypoints in 'image2' and store them in 'keypoints2'
然后计算检测到的关键点的描述符：
Mat descriptors1, descriptors2;
Ptr<DescriptorExtractor> extractor = new SURF();
extractor->compute(image1, keypoints1, descriptors1);
extractor->compute(image2, keypoints2, descriptors2);
然后使用例如 BruteForce 和 L2 norm 匹配关键点的描述符：
BFMatcher matcher(NORM_L2);
vector<DMatch> matches;
matcher.match(descriptors1, descriptors2, matches);
在这些步骤之后，匹配的关键点被存储在向量“matches”中
您可以通过以下方式获取匹配关键点的索引：
//being idx any number between '0' and 'matches.size()'
int keypoint1idx = matches[idx].query; //keypoint of the first image 'image1'
int keypoint2idx = matches[idx].train; //keypoint of the second image 'image2'
阅读本文以获取更多信息： http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_descriptor_matchers.html
最后，要知道匹配关键点的大小，您可以执行以下操作：
int size1 = keypoints1[ keypoint1idx ].size; //size of keypoint in the image1
int size2 = keypoints2[ keypoint2idx ].size; //size of keypoint in the image2
更多信息：http://docs.opencv.org/modules/features2d/doc/common_interfaces_of_feature_detectors.html
就是这样！希望这会有所帮助
【讨论】：