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！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
