SURF特征点检测（带源代码以及IplImage和Mat类图像转换详细过程、cvmat/mat/IplImage之间深拷贝和浅拷贝）
SURF特征是类似于一种尺度不变的特征点，他的优点就是比SIFT效率高
//实现IplImage转换成mat
IplImage *img_1 = cvLoadImage("res\\me.jpg",1);
cv::Mat image(img_1);
if (image.empty())
{
fprintf(stderr,"cannot not load");
}
// cv::namedWindow("Original Image");
// cv::imshow("Original Image", image);
// vector是C++标准模版库中的部分内容，存放各种类型的对象
// 我们在使用opencv相关函数调用时候，会出现一种vector析构，造成程序莫名崩溃
// 只需要在opencv调用之前给vector分配内存即可解决，下面检测image中的SUFR特征点存储到keypoints中
std::vector<cv::KeyPoint>keypoints;
keypoints.resize(10000);//分配内存
cv::SurfFeatureDetector surf(2500);
cv::Mat featureImage;
surf.detect(image,keypoints);
cv::drawKeypoints(image, //源图像
keypoints, //源图像的特征点
featureImage, //目标图像
cv::Scalar(255,255,255), //匹配的颜色
cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS); // 对每个特征点周围circle包含特征点大小和方向
// cv::namedWindow("SURF Features");
// cv::imshow("SURF Features",featureImage);
//一般IplImage与mat类都有自己的成员函数实现相互转换
/*
深拷贝：单独分配空间，两者相互独立
浅拷贝：不复制数据只创建矩阵头，数据共享所以你单独调用函数转换，会造成你后期使用不了这个图像相关数据
1.cvMat(是opencv中重要的矩阵变换函数，一个cvmat的元素不一定是一个单一的数字，在矩阵中可以通过单一的输入来表示多值，这样实现三原色图像上面会多重色彩通道)
Cvmat之间复制:Cvmat *a;CvMat *b=cvCloneMat(a);
2.Mat之间复制：浅拷贝 Mat a;Mat b=a; Mat c(a);后期使用不太不好，不建议使用
深拷贝 Mat a;Mat b=a.clone(a);Mat c;a.copyTo(c);第一个a到b,第二个a到c
3.CvMat转成Mat:
//使用Mat的构造函数：Mat::Mat(const CvMat* m, bool copyData=false);
默认情况下copyData为false
CvMat* a;
//注意：以下三种效果一致，均为浅拷贝
Mat b(a); //a "copy" to b
Mat b(a, false); //a "copy" to b
Mat b = a; //a "copy" to b
//注意：当将参数copyData设为true后，则为深拷贝（复制整个图像数据）
Mat b = Mat(a, true); //a copy to b
4.Mat转CvMat:
//注意：浅拷贝
Mat a;
CvMat b = a; //a "copy" to b
//注意：深拷贝
Mat a;
CvMat *b;
CvMat temp = a; //转化为CvMat类型，而不是复制数据
cvCopy(&temp, b); //真正复制数据 cvCopy使用前要先开辟内存空间
5.IplImage转Mat
//使用Mat的构造函数：Mat::Mat(const IplImage* img, bool copyData=false);
默认情况下copyData为false
IplImage* srge("Lena.jpg");
//注意：以下三种效果一致，均为浅拷贝
Mat M(srcImg);
Mat M(srcImg, false);
Mat M = srcImg;
//注意：当将参数copyData设为true后，则为深拷贝（复制整个图像数据）
Mat M(srcImg, true);
6.Mat转IplImage
//注意：浅拷贝 - 同样只是创建图像头，而没有复制数据
Mat M;
IplImage img = M;
IplImage img = IplImage(M);
//深拷贝
cv::Mat img2;
IplImage imgTmp = img2;
IplImage *input = cvCloneImage(&imgTmp);
7.IplImage转CvMat
//法一：cvGetMat函数
IplImage* img;
CvMat temp;
CvMat* mat = cvGetMat(img, &temp); //深拷贝
//法二：cvConvert函数
CvMat *mat = cvCreateMat(img->height, img->width, CV_64FC3);
//注意height和width的顺序
cvConvert(img, mat); //深拷贝
8.CvMat转IplImage
//法一：cvGetImage函数
CvMat M;
IplImage* img = cvCreateImageHeader(M.size(), M.depth(), M.channels());
cvGetImage(&M, img); //深拷贝：函数返回img
//也可写成
CvMat M;
IplImage* img = cvGetImage(&M, cvCreateImageHeader(M.size(), M.depth(), M.channels()));
//法二：cvConvert函数
CvMat M;
IplImage* img = cvCreateImage(M.size(), M.depth(), M.channels());
cvConvert(&M, img); //深拷贝
*/
IplImage img_2 = featureImage;
IplImage *input = cvCloneImage(&img_2);
CDC *pDC = GetDlgItem(IDC_SURF_Picture_1)->GetDC();
CDC *pDC_2 = GetDlgItem(IDC_SURF_Picture_2)->GetDC();
HDC hdc = pDC->GetSafeHdc();
HDC hdc_2 = pDC_2->GetSafeHdc();
CRect rect;
CRect rect_2;
GetDlgItem(IDC_SURF_Picture_1)->GetClientRect(&rect);
GetDlgItem(IDC_SURF_Picture_2)->GetClientRect(&rect_2);
CvvImage cimg,cimg_2;
cimg.CopyOf(img_1,img_1->nChannels);
cimg_2.CopyOf(input,input->nChannels);
cimg.DrawToHDC(hdc,&rect);
cimg_2.DrawToHDC(hdc_2,&rect_2);
ReleaseDC(pDC);
ReleaseDC(pDC_2);
cimg.Destroy();
cimg_2.Destroy();
参照http://blog.csdn.net/zr459927180/article/details/50954791（仅供学习）