這篇文章給大家分享的是有關C++ OpenCV特征提取之如何實現KAZE檢測的內容。小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，一起跟隨小編過來看看吧。

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前言

KAZE是EECV 2012年新提出來的特征點檢測和描述算法，AKAZE是在KAZE基礎上進行改進的，OpenCV3.x版本也已經集成了這個算法，相對說Surf和Sift算法會速度更要快一點。

代碼演示

我們再新建一個項目名為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

接下來我們用KAZE的方式尋找一下特征點：

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。

代碼還是非常少的，接下來我們看一下運行起來的結果

可以看到右邊的圖是顯示出來找到的特征點，然后我們再看看用的時間

2817毫秒，也是接近3秒了，主要是找到的點挺多的，以前用SURF和SIFT沒有記錄時間，這個時間相對來說還是少了點的。

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