AKAZE——全能图像处理算法

一、AKAZE是什么，怎么读？

AKAZE是一种计算机视觉算法，它的全称为「Accelerated-KAZE」，是由 Pablo F. Alcantarilla 于 2013 年发明的。AKAZE 是一种特征点检测算法，它可以在任意尺度下对图像进行特征提取。

AKAZE最初是在C++环境下实现的，它的全称为Accelerated KAZE。关于AKAZE的详情，将AKAZE拆分为A和 KAZE两个词，A的发音大家都懂，而KAZE，它的发音是「kay-z」，即读作「卡兹」。而AKAZE，就是把A和KAZE连在一起读即可，读作「阿-卡兹」。

//AKAZE引入
#include 
#include 
   
using namespace cv;
// AKAZE关键点检测
void akazeDetection(Mat srcImage)
{
    std::vector
     keys;
    Mat desc;
    Ptr
      detector = AKAZE::create();
    detector->detect(srcImage, keys);
    drawKeypoints(srcImage, keys, desc);
    imshow("AKAZE KeyPoint Detection", desc);
    waitKey(0);
}

     
    
   
  

二、AKA怎么显示游戏帧数

在移动游戏的制作中，有许多开发者希望自己的游戏幕布的流畅度，而通过AKA技术能够快速精确地统计游戏的帧数，从而进行优化。

float lastTime;
int frameCount;
// 统计游戏帧数
void countFPS()
{
    float currentTime = (float)getTickCount() / (float)getTickFrequency();
    frameCount++;
    if (currentTime - lastTime >= 1.0f)
    {
        printf("FPS:%d\n", frameCount);
        lastTime = currentTime;
        frameCount = 0;
    }
}

三、AKA曾毅

AKAZE的发明者是Pablo F. Alcantarilla 博士，他在2013年提出了AKAZE算法并发表在国际著名的图像处理学术刊物上。他是西班牙莫尔维迪亚大学的计算机科学教授，同时也是计算机视觉的专家。

四、AKA怎么播种

基于AKAZE算法的图像处理技术，广泛应用在农业领域中，如播种、光视觉控制和农业机械视觉控制等。AKAZE技术可以帮助农民高效地播种。

// AKAZE优化的种植算法
void plantSeeds(Mat srcImage, Mat seedsImage)
{
    std::vector keys1, keys2;
    Mat desc1, desc2;
    Ptr
    detector = AKAZE::create();
    detector->detect(srcImage, keys1);
    detector->detect(seedsImage, keys2);
    detector->compute(srcImage, keys1, desc1);
    detector->compute(seedsImage, keys2, desc2);
    Ptr
     matcher = BFMatcher::create(NORM_L2, true);
    std::vector
      matches;
    matcher->match(desc1, desc2, matches);
    Mat outImg;
    drawMatches(srcImage, keys1, seedsImage, keys2, matches, outImg);
    imshow("AKAZE Plant Seeding Optimization", outImg);
    waitKey(0);
}

     
    
   
  

五、AKA怎么取名

AKAZE是在ABC线性尺度空间的基础上，通过加速非线性尺度空间的计算时间，使其保留非线性尺度空间的特征，AKAZE中的"A"表示加速，"KAZE"则代表线性尺度空间中经典的KAZE算法，所以取名AKAZE。

六、AKA怎么拍照

利用AKAZE算法提取图像特征，可以在图像识别和分类中起到非常重要的作用。同时，还可以利用AKAZE技术进行图像拍照。

// AKAZE技术的拍摄性能
void takePhoto(Mat srcImage)
{
    std::vector keys;
    Mat desc;
    Ptr
    detector = AKAZE::create();
    detector->detectAndCompute(srcImage, noArray(), keys, desc);
    Mat outImg;
    drawKeypoints(srcImage, keys, outImg);
    imshow("AKAZE Take a Photo", outImg);
    waitKey(0);
}

   
  

七、AKA怎么写

在使用AKAZE算法进行图像处理时，我们可以根据图片的特征提取算法来对算法进行高效地优化，从而缩短处理时间，提高图像处理速度。

// AKAZE算法的特征提取
void akazeExtraction(Mat srcImage)
{
    std::vector keys;
    Mat desc;
    Ptr
    detector = AKAZE::create();
    detector->detectAndCompute(srcImage, noArray(), keys, desc);
    imshow("AKAZE KeyPoint Extraction", desc);
    waitKey(0);
}

   
  

八、A卡怎么设置性能最好

我们可以利用A卡的GPU性能对AKAZE算法进行优化，从而在进行图像处理时获得更快的速度，同时设置我们的性能。

// A卡的GPU加速
#include "opencv2/core/ocl.hpp"
void SetOptimize()
{
    cv::ocl::DevicesInfo devs;
    cv::ocl::getOpenCLDevices(devs, cv::ocl::CVCL_DEVICE_TYPE_GPU);
    int defaultI = -1;
    for (int i = 0; i < (int)devs.size(); i++)
    {
        if (devs[i]->name().find("GeForce") != std::string::npos)
        {
            if (defaultI == -1)defaultI = i;
            else if (devs[defaultI]->name().find("GeForce") == std::string::npos)defaultI = i;
        }
    }
    if (defaultI < 0)return;
    cv::ocl::setDevice(devs[defaultI]);
    cv::ocl::Context *cont = cv::ocl::Context::getContext();
}