特征运动点估计
cv::Mat getRansacMat(const std::vector<cv::DMatch>& matches,
const std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints1,
const std::vector<cv::KeyPoint>& keypoints2,
std::vector<cv::DMatch>& outMatches)
{// 转换特征点格式std::vector<cv::Point2f> points1, points2;cv::Mat featureMat;for (std::vector<cv::DMatch>::const_iterator it =matches.begin(); it!= matches.end(); ++it){// 获取特征点的左侧位置float x= keypoints1[it->queryIdx].pt.x;float y= keypoints1[it->queryIdx].pt.y;points1.push_back(cv::Point2f(x,y));// 获取特征点的右侧位置x= keypoints2[it->trainIdx].pt.x;y= keypoints2[it->trainIdx].pt.y;points2.push_back(cv::Point2f(x,y));}// 计算 good 特征矩阵std::vector<uchar> inliers(points1.size(),0);if (points1.size()>0 &&points2.size()>0){// 计算两幅图像的对应点的特征矩阵cv::Mat featureMat= cv::findFundamentalMat(cv::Mat(points1),cv::Mat(points2), inliers,CV_FM_RANSAC,distance,confidence);// 提取存在特征点匹配std::vector<uchar>::const_iteratoritIn= inliers.begin();std::vector<cv::DMatch>::const_iteratoritM= matches.begin();// 遍历所有特征点for ( ;itIn!= inliers.end(); ++itIn, ++itM){if (*itIn)outMatches.push_back(*itM);}if (refineF){points1.clear();points2.clear();for (std::vector<cv::DMatch>::const_iterator it= outMatches.begin();it!= outMatches.end(); ++it){float x= keypoints1[it->queryIdx].pt.x;float y= keypoints1[it->queryIdx].pt.y;points1.push_back(cv::Point2f(x,y));x= keypoints2[it->trainIdx].pt.x;y= keypoints2[it->trainIdx].pt.y;points2.push_back(cv::Point2f(x,y));}// 计算两幅图像的特征矩阵if (points1.size()>0 && points2.size()>0){featureMat= cv::findFundamentalMat(cv::Mat(points1),cv::Mat(points2),CV_FM_8POINT);}}}return featureMat;}转载：http://blog.csdn.net/zhuwei1988
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