3. opencv提取SIFT特征

opencv中sift特征提取的步骤

1. 使用SiftFeatureDetector 的detect方法检测特征存入一个向量里，并使用drawKeypoints在图中标识出来
2. SiftDescriptorExtractor 的compute方法提取特征描述符，特征描述符是一个矩阵
3. 使用匹配器matcher对描述符进行匹配，匹配结果保存由DMatch的组成的向量里
4. 设置距离阈值，使得匹配的向量距离小于最小距离的2被才能进入最终的结果，用DrawMatch可以显示

代码

// 使用Flann进行特征点匹配.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

//

#include "stdafx.h"

#include 

#include 

#include 

#include 

#include 

using namespace cv;

using namespace std;

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

    Mat input1 = imread("E://code//test//image//box.png", 1);

    Mat input2 = imread("E://code//test//image//box_in_scene.jpg", 1);

    if (input1.empty()||input2.empty())

    {

        cout << "不能正常加载图片" << endl;

        system("pause");

        return -1;

    }

    /************************************************************************/

    /*下面进行提取特征点*/

    /************************************************************************/

    SiftFeatureDetector feature;

    vector kerpoints1;

    feature.detect(input1, kerpoints1);

    Mat output1;

    drawKeypoints(input1, kerpoints1, output1);

    vector kerpoints2;

    feature.detect(input2, kerpoints2);

    Mat output2;

    drawKeypoints(input2, kerpoints2, output2);

    imshow("提取特征点后的box.png", output1);

    imshow("提取特征点后的box_in_scene.png", output2);

    imwrite("提取特征点后的box.png", output1);

    imwrite("提取特征点后的box_in_scene.png", output2);

    cout << "box提取的特征点数为:" << kerpoints1.size() << endl;

    cout << "box_in_scene的特征点数为:" << kerpoints2.size() << endl;

    /************************************************************************/

    /* 下面进行特征向量提取 */

    /************************************************************************/

    SiftDescriptorExtractor descript;

    Mat description1;

    descript.compute(input1, kerpoints1, description1);

    Mat description2;

    descript.compute(input2, kerpoints2, description2);

    /************************************************************************/

    /* 下面进行特征向量临近匹配 */

    /************************************************************************/

    vector matches;

    FlannBasedMatcher matcher;

    Mat image_match;

    matcher.match(description1, description2, matches);

    /************************************************************************/

    /* 下面计算向量距离的最大值与最小值 */

    /************************************************************************/

    double max_dist = 0, min_dist = 100;

    for (int i = 0; i < description1.rows; i++)

    {

        if (matches.at(i).distance>max_dist)

        {

            max_dist = matches[i].distance;

        }

        if (matches[i].distance good_matches;

    for (int i = 0; i < matches.size(); i++)

    {

        if (matches[i].distance<2*min_dist)

        {

            good_matches.push_back(matches[i]);

            cout <<"第一个图中的"<< matches[i].queryIdx<<"匹配了第二个图中的"<

程序运行前的原始图片

box.png

box_in_scene.png

提取特征点后

box提取特征后.png

box_in_scene提取特征后

进行匹配后

匹配特征后.png

Paste_Image.png

Paste_Image.png

相关代码介绍

    double max_dist = 0, min_dist = 100;

    for (int i = 0; i < description1.rows; i++)

    {

        if (matches.at(i).distance>max_dist)

        {

            max_dist = matches[i].distance;

        }

        if (matches[i].distance

设置阈值，当特征向量的距离在最小距离的二倍范围内的，匹配为好的匹配;

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