opencv3/C++ 实现SURF特征检测
SURF即SpeededUpRobustFeatures加速鲁棒特征；
SURF可以用于对象定位和识别、人脸识别、3D重建、对象跟踪和提取兴趣点等。
工作原理：
1、选择图像中POI(PointsofInterest)HessianMatrix;
2、在不同的尺度空间发现关键点，非最大信号压制;
3、发现特征点方法、旋转不变性要求;
4、生成特征向量;
类SURF中成员函数create()参数说明：
staticPtrcreate( doublehessianThreshold=100,//SURF中使用的hessian关键点检测器的阈值 intnOctaves=4,//关键点检测器将使用的金字塔组数量 intnOctaveLayers=3,//高斯金字塔每个组内图像的层数 boolextended=false,//扩展描述符标志（true使用扩展的128个元素的描述符，false使用64个元素的描述符） boolupright=false//旋转的特征标志（true不计算方向，false计算方向） );
函数detect()用来检测图像或图像集中的关键点。
基类Feature2D中成员函数detect()参数说明：
voiddetect( InputArrayimage,//图像 CV_OUTstd::vector&keypoints,//检测到的关键点,（在图像集中关键点[i]是在图像[i]中检测到的一组关键点） InputArraymask=noArray()//指定在哪里寻找关键点的掩码（必须是在感兴趣区域中具有非零值的8位整数矩阵） );
函数drawKeypoints()的参数说明：
voiddrawKeypoints( InputArrayimage,//源图像 conststd::vector&keypoints,//来自源图像的关键点 InputOutputArrayoutImage,//输出图像 constScalar&color=Scalar::all(-1),//关键点的颜色 intflags=DrawMatchesFlags::DEFAULT//设置绘图功能的标志 );
函数drawKeypoints()用来绘制关键点。
SURF特征检测示例：
#include#include usingnamespacecv; usingnamespacecv::xfeatures2d; Matsrc; intminHessian=50; voidtrackBar(int,void*); intmain() { src=imread("E:/image/image/bdb.jpg"); if(src.empty()) { printf("cannotloadimage\n"); return-1; } namedWindow("input",WINDOW_AUTOSIZE); imshow("input",src); namedWindow("output",WINDOW_AUTOSIZE); createTrackbar("minHessian","output",&minHessian,500,trackBar); waitKey(0); return0; } voidtrackBar(int,void*) { Matdst; //SURF特征检测 Ptr detector=SURF::create(minHessian); std::vector keypoints; detector->detect(src,keypoints,Mat()); //绘制关键点 drawKeypoints(src,keypoints,dst,Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags::DEFAULT); imshow("output",dst); }
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