DescriptorExtractor类在opencv 4.1.0 for Android中不可用

DescriptorExtractor类是OpenCV库中的一个类，用于提取图像特征描述符。在OpenCV 4.1.0版本的Android库中，DescriptorExtractor类不再可用。这是因为OpenCV在4.0版本中引入了一个新的特征描述符提取器类，即AKAZE（Accelerated-KAZE）。

AKAZE是一种快速的特征描述符提取算法，它结合了KAZE（KAZE是一种基于尺度空间的特征提取算法）和FAST（一种快速的特征检测算法）的优点。相比于以前的DescriptorExtractor类，AKAZE提供了更好的性能和更丰富的特征描述符。

在OpenCV 4.1.0 for Android中，推荐使用AKAZE类来提取图像特征描述符。AKAZE类可以通过OpenCV的Java接口在Android应用程序中使用。您可以使用AKAZE类的detectAndCompute方法来检测和计算图像的特征描述符。

以下是使用AKAZE类的示例代码：

import org.opencv.core.Mat;
import org.opencv.features2d.AKAZE;
import org.opencv.features2d.KeyPoint;
import org.opencv.core.MatOfKeyPoint;
import org.opencv.core.MatOfFloat;

// 加载OpenCV库
System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

// 创建AKAZE对象
AKAZE akaze = AKAZE.create();

// 加载图像
Mat image = Imgcodecs.imread("path_to_image");

// 检测和计算特征描述符
MatOfKeyPoint keypoints = new MatOfKeyPoint();
Mat descriptors = new MatOfFloat();
akaze.detectAndCompute(image, new Mat(), keypoints, descriptors);

// 打印特征点数量
System.out.println("Number of keypoints: " + keypoints.size().height);

// 打印特征描述符维度
System.out.println("Descriptor dimensions: " + descriptors.size().width);

在上述示例代码中，我们首先加载OpenCV库，然后创建AKAZE对象。接下来，我们加载图像并使用detectAndCompute方法检测和计算特征描述符。最后，我们打印特征点的数量和特征描述符的维度。

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