Matmat=newMat();//比較元画像Mattemp=newMat();//比較先画像Matoutput1=newMat();//比較元画像の特徴点出力先Matoutput2=newMat();//比較先画像の特徴点出力先Matoutput3=newMat();//DrawMatchesの出力先AKAZEakaze=AKAZE.Create();//AKAZEのセットアップKeyPoint[]key_point1;//比較元画像の特徴点KeyPoint[]key_point2;//比較先画像の特徴点Matdescriptor1=newMat();//比較元画像の特徴量Matdescriptor2=newMat();//比較先画像の特徴量DescriptorMatchermatcher;//マッチング方法DMatch[]matches;//特徴量ベクトル同士のマッチング結果を格納する配列mat=Cv2.ImRead(@"C:\cs_source\img\fish1.jpg");//比較元画像temp=Cv2.ImRead(@"C:\cs_source\img\fish2.jpg");//比較先画像

//特徴量の検出と特徴量ベクトルの計算akaze.DetectAndCompute(mat,null,outkey_point1,descriptor1);akaze.DetectAndCompute(temp,null,outkey_point2,descriptor2);//画像１の特徴点をoutput1に出力Cv2.DrawKeypoints(mat,key_point1,output1);Cv2.ImShow("output1",output1);//画像２の特徴点をoutput1に出力Cv2.DrawKeypoints(temp,key_point2,output2);Cv2.ImShow("output2",output2);

matcher=DescriptorMatcher.Create("BruteForce");matches=matcher.Match(descriptor1,descriptor2);

Cv2.DrawMatches(mat,key_point1,temp,key_point2,matches,output3);Cv2.ImShow("output3",output3);

Matoutput4=newMat();//DrawMatchesの出力先intgood_match_length=0;//閾値以下の要素数を格納intthreshold=750;//閾値//閾値以下の要素数のカウントfor(inti=0;i<key_point1.Length&&i<key_point2.Length;++i){if(matches[i].Distance<threshold){++good_match_length;}}DMatch[]good_matches=newDMatch[good_match_length];//閾値以下の要素数で定義//good_matchesに格納していくintj=0;for(inti=0;i<key_point1.Length&&i<key_point2.Length;++i){if(matches[i].Distance<threshold){good_matches[j]=matches[i];++j;}}