AKAZE——全能圖像處理演算法

一、AKAZE是什麼，怎麼讀？

AKAZE是一種計算機視覺演算法，它的全稱為「Accelerated-KAZE」，是由 Pablo F. Alcantarilla 於 2013 年發明的。AKAZE 是一種特徵點檢測演算法，它可以在任意尺度下對圖像進行特徵提取。

AKAZE最初是在C++環境下實現的，它的全稱為Accelerated KAZE。關於AKAZE的詳情，將AKAZE拆分為A和 KAZE兩個詞，A的發音大家都懂，而KAZE，它的發音是「kay-z」，即讀作「卡茲」。而AKAZE，就是把A和KAZE連在一起讀即可，讀作「阿-卡茲」。

//AKAZE引入
#include 
#include 
using namespace cv;
// AKAZE關鍵點檢測
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怎麼顯示遊戲幀數

在移動遊戲的製作中，有許多開發者希望自己的遊戲幕布的流暢度，而通過AKA技術能夠快速精確地統計遊戲的幀數，從而進行優化。

float lastTime;
int frameCount;
// 統計遊戲幀數
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的發明者是Pablo F. Alcantarilla 博士，他在2013年提出了AKAZE演算法並發表在國際著名的圖像處理學術刊物上。他是西班牙莫爾維迪亞大學的計算機科學教授，同時也是計算機視覺的專家。

四、AKA怎麼播種

基於AKAZE演算法的圖像處理技術，廣泛應用在農業領域中，如播種、光視覺控制和農業機械視覺控制等。AKAZE技術可以幫助農民高效地播種。

// AKAZE優化的種植演算法
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怎麼取名

AKAZE是在ABC線性尺度空間的基礎上，通過加速非線性尺度空間的計算時間，使其保留非線性尺度空間的特徵，AKAZE中的”A”表示加速，”KAZE”則代表線性尺度空間中經典的KAZE演算法，所以取名AKAZE。

六、AKA怎麼拍照

利用AKAZE演算法提取圖像特徵，可以在圖像識別和分類中起到非常重要的作用。同時，還可以利用AKAZE技術進行圖像拍照。

// AKAZE技術的拍攝性能
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怎麼寫

在使用AKAZE演算法進行圖像處理時，我們可以根據圖片的特徵提取演算法來對演算法進行高效地優化，從而縮短處理時間，提高圖像處理速度。

// AKAZE演算法的特徵提取
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卡怎麼設置性能最好

我們可以利用A卡的GPU性能對AKAZE演算法進行優化，從而在進行圖像處理時獲得更快的速度，同時設置我們的性能。

// 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 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();
}