opencv3/C++ SURF特征检测

SURF即Speeded Up Robust Features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(Points of Interest) Hessian Matrix;
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：

static Ptr create(
double hessianThreshold=100,//SURF中使用的hessian关键点检测器的阈值
int nOctaves = 4, //关键点检测器将使用的金字塔组数量
int nOctaveLayers = 3,//高斯金字塔每个组内图像的层数
bool extended = 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）
bool upright = 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：

void detect( 
InputArray image,//图像
CV_OUT std::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）
InputArray mask=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：

void drawKeypoints( 
InputArray image, //源图像
const std::vector& keypoints, //来自源图像的关键点
InputOutputArray outImage,//输出图像
const Scalar& color=Scalar::all(-1), //关键点的颜色
int flags=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
using namespace cv;
using namespace cv::xfeatures2d;

Mat src;
int minHessian = 50;
void trackBar(int, void*);
int main()
{
    src = imread("E:/image/image/bdb.jpg");
    if (src.empty())
    {
        printf("can not load image \n");
        return -1;
    }
    namedWindow("input", WINDOW_AUTOSIZE);
    imshow("input", src);

    namedWindow("output", WINDOW_AUTOSIZE);
    createTrackbar("minHessian","output",&minHessian, 500, trackBar);

    waitKey(0);
    return 0;
}


void trackBar(int, void*)
{
    Mat dst;
    // 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);
}