這篇文章主要介紹C++ OpenCV特征提取之如何實現(xiàn)AKAZE檢測，文中介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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代碼演示

我們還是用上次KAZE的代碼例子，因為AKAZE的檢測只是和KAZE改一下參數(shù)就可以了。項目名為opencv--kaze，按照配置屬性(VS2017配置OpenCV通用屬性),然后在源文件寫入#include和main方法

運行一下，還是我們的老圖片

AKAZE尋到特征點的原理與KAZE的完全一樣，我們這里也列一下：

1. 先創(chuàng)建KAZE的detector和要存放在Keypoint。

2. 然后能過detect把源圖像上的特征存放在Keypoint里面。

3. 定義一個輸出的圖像，然后在輸出圖像上畫上Keypoints。

4. 最后再顯示圖像。

上面的參數(shù)就是把原來的KAZE改為AKAZE就可以了，是不是非常的簡單呢。

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接下來我們看一下運行的效果

我們找一下上一張KAZE的效果

對比了一下，AKAZE要比KAZE的特征點少了一些，也驗證了前面說的AKAZE是在KAZE的基礎上進行改進的，接下來我們再看一下時間的對比。

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AKAZE用的時間

KAZE用的時間

163對2817，差距非常大，用的AKAZE的時間要比KAZE的時間少了2秒鐘，可以速度快了非常之多。

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當前名稱：C++OpenCV特征提取之如何實現(xiàn)AKAZE檢測
文章起源：http://vcdvsql.cn/article12/pepogc.html

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