AKAZEakaze=AKAZE.Create();KeyPoint[]keyPointsLeft;KeyPoint[]keyPointsRight;MatdescriptorLeft=newMat();MatdescriptorRight=newMat();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//画像をグレースケールとして読み込む MatLsrc=newMat(sLeftPictureFile,ImreadModes.Color);//画像をグレースケールとして読み込むMatRsrc=newMat(sRightPictureFile,ImreadModes.Color);//特徴量の検出と特徴量ベクトルの計算akaze.DetectAndCompute(Lsrc,null,outkeyPointsLeft,descriptorLeft);akaze.DetectAndCompute(Rsrc,null,outkeyPointsRight,descriptorRight);//画像1の特徴点をoutput1に出力Cv2.DrawKeypoints(Lsrc,keyPointsLeft,tokuLeft);ImageimageLeftToku=BitmapConverter.ToBitmap(tokuLeft);pictureBox3.SizeMode=PictureBoxSizeMode.Zoom;pictureBox3.Image=imageLeftToku;//画像2の特徴点をoutput1に出力Cv2.DrawKeypoints(Rsrc,keyPointsRight,tokuRight);ImageimageRightToku=BitmapConverter.ToBitmap(tokuRight);pictureBox4.SizeMode=PictureBoxSizeMode.Zoom;pictureBox4.Image=imageRightToku;

//総当たりでマッチングmatcher=DescriptorMatcher.Create("BruteForce");matches=matcher.Match(descriptorLeft,descriptorRight);Cv2.DrawMatches(Lsrc,keyPointsLeft,Rsrc,keyPointsRight,matches,output);

intsize=matches.Count();vargetPtsSrc=newVec2f[size];vargetPtsTarget=newVec2f[size];intcount=0;foreach(variteminmatches){varptSrc=keyPointsLeft[item.QueryIdx].Pt;varptTarget=keyPointsRight[item.TrainIdx].Pt;getPtsSrc[count][0]=ptSrc.X;getPtsSrc[count][1]=ptSrc.Y;getPtsTarget[count][0]=ptTarget.X;getPtsTarget[count][1]=ptTarget.Y;count++;}// SrcをTargetにあわせこむ変換行列homを取得する。ロバスト推定法はRANZAC。varhom=Cv2.FindHomography(InputArray.Create(getPtsSrc),InputArray.Create(getPtsTarget),HomographyMethods.Ransac);// 行列homを用いてSrcに射影変換を適用する。MatWarpedSrcMat=newMat();Cv2.WarpPerspective(Lsrc,WarpedSrcMat,hom,newOpenCvSharp.Size(Rsrc.Width,Rsrc.Height));

// 左右両方の画像を各チャンネルごとに分割MatLmatFloat=newMat();WarpedSrcMat.ConvertTo(LmatFloat,MatType.CV_16SC3);Mat[]LmatPlanes=LmatFloat.Split();MatRmatFloat=newMat();Rsrc.ConvertTo(RmatFloat,MatType.CV_16SC3);Mat[]RmatPlanes=RmatFloat.Split();Matdiff0=newMat();Matdiff1=newMat();Matdiff2=newMat();// 分割したチャンネルごとに差分を出すCv2.Absdiff(LmatPlanes[0],RmatPlanes[0],diff0);Cv2.Absdiff(LmatPlanes[1],RmatPlanes[1],diff1);Cv2.Absdiff(LmatPlanes[2],RmatPlanes[2],diff2);// ブラーでノイズ除去Cv2.MedianBlur(diff0,diff0,5);Cv2.MedianBlur(diff1,diff1,5);Cv2.MedianBlur(diff2,diff2,5);

MatwiseMat=newMat();Cv2.BitwiseOr(diff0,diff1,wiseMat);Cv2.BitwiseOr(wiseMat,diff2,wiseMat);

//オープニング処理でノイズ緩和MatopeningMat=newMat();Cv2.MorphologyEx(wiseMat,openingMat,MorphTypes.Open,newMat());// スレッショルドで差分をきれいにくっきりとMatdilationMat=newMat();Cv2.Dilate(openingMat,dilationMat,newMat());Cv2.Threshold(dilationMat,dilationMat,100,255,ThresholdTypes.Binary);

// dilationMatはグレースケールなので合成先のMatと同じ色空間に変換するMatdilationScaleMat=newMat();MatdilationColorMat=newMat();Cv2.ConvertScaleAbs(dilationMat,dilationScaleMat);Cv2.CvtColor(dilationScaleMat,dilationColorMat,ColorConversionCodes.GRAY2RGB);// 元画像 3:差分画像 7 で合成Cv2.AddWeighted(WarpedSrcMat,0.3,dilationColorMat,0.7,0,LaddMat);Cv2.AddWeighted(Rsrc,0.3,dilationColorMat,0.7,0,RaddMat);