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前言

红胖子，来也！
前面讲解了特征点，那么匹配特征点，原始图像与目标图像之间存在哪些匹配的同类型的特征点，匹配点的多少则是作为相似度的输入，达到一定相似度则认为匹配到了。
本篇章结合sift特征点和暴力匹配，进行特征点匹配实现步骤原理讲解。

Demo

第四个图片的匹配效果不好，想要效果好需要根据图像特点去选择特征点提取的方式，此处主要是为了讲解流程。

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最佳特征匹配（暴力匹配）

最佳特征匹配总是尝试所有可能的匹配，从而使得它总能够找到最佳匹配，这也是BruteForce（暴力法）的原始含义，涉及到的类为BFMatcher类。

本篇章使用的是Sift特征点

概述

SIFT，即尺度不变特征变换（Scale-invariant feature transform，SIFT），是用于图像处理领域的一种描述。这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。

SIFT算法特点以及SIFT相关函数的使用

SIFT特征是局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；
区分性（Distinctiveness）好，信息量丰富，适用于在海量特征数据库中进行快速、准确的匹配；
多量性，即使少数的几个物体也可以产生大量的SIFT特征向量；
高速性，经优化的SIFT匹配算法甚至可以达到实时的要求；
可扩展性，可以很方便的与其他形式的特征向量进行联合；

有关sift、surf、orb和使用请查看博文
针对图像场景的特点，选择不同的特征点，列出之前特征点相关的博文：
《OpenCV开发笔记（六十三）：红胖子8分钟带你深入了解SIFT特征点（图文并茂+浅显易懂+程序源码）》
《OpenCV开发笔记（六十四）：红胖子8分钟带你深入了解SURF特征点（图文并茂+浅显易懂+程序源码）》
《OpenCV开发笔记（六十五）：红胖子8分钟带你深入了解ORB特征点（图文并茂+浅显易懂+程序源码）》

BFMatcher类的使用

定义

// 定义匹配器
cv::Ptr pBFMatcher;
// 定义结果存放
std::vector listDMatch;
// 存储特征点检测器检测特征后的描述字
cv::Mat descriptor1;
cv::Mat descriptor2;

特征点提取

_pSift->detectAndCompute(srcMat1, cv::Mat(), keyPoints1, descriptor1);
_pSift->detectAndCompute(srcMat1, cv::Mat(), keyPoints1, descriptor1);

匹配

// bfMatcher暴力匹配
pBFMatcher->match(descriptor1, descriptor2, listDMatch);

BFMatcher相关函数原型

static Ptr create( int normType=NORM_L2,
                          bool crossCheck=false ) ;

参数一：int类型的normType，欧式距离，NORM类型中:

NORM_L1，NORM_L2，NORM_HAMMING，NORM_HAMMING 2，L1、L2是SIFT和SURF描述符的最优选选择;
NORM_HAMMING应与ORB、BRISK和BRIEF搭配使用；
NORM_HAMMING2应该与ORB一起使用，当WTA_K==3或者4时。

参数二：bool类型的crossCheck，如果是false，这将是BFMatcher在找到k时的默认行为：每个查询描述符的最近邻居。如果crossCheck==true，则使用k=1只返回对（i，j），对于第i个查询描述符，在匹配器的集合是最近的，反之亦然，即BFMatcher只返回一致的对。当存在异常值时，这种技术通常会产生最佳结果，而离群值数量很少够了。这是D.Lowe在筛纸中使用的比率测试的替代方法。

void BFMatcher::match( InputArray queryDescriptors,
                     InputArray trainDescriptors,
                     std::vector& matches,
                     InputArray mask=noArray() ) const;

参数一：InputArray类型的queryDescriptors，查询描述符集，一般cv::Mat，某个特征提取的描述符。
参数二：InputArray类型的trainDescriptors，训练描述符集，此处输入的应该是没有加入到类对象集合种的（该类有训练的数据集合），一般cv::Mat，某个特征提取的描述符。
参数三：匹配匹配项。如果在掩码中屏蔽了查询描述符，则不会为此添加匹配项描述符。因此，匹配项的大小可能小于查询描述符计数。
参数四：指定输入查询和训练矩阵之间允许的匹配的掩码描述符。

绘制匹配关系图函数原型

参数一：InputArray类型的img1，图像1。
参数二：std::vector类型的keypoints1，图像1的关键点。
参数三：InputArray类型的img2，图像2。
参数四：std::vector类型的keypoints2，图像2的关键点。
参数五：std::vector类型的matchers1to2，从第一个图像匹配到第二个图像，这意味着keypoints1[i]在keypoints2中有一个对应的点[matches[i]]。
参数六：InputOutputArray类型的outImg，为空时，默认并排绘制输出图像以及连接关键点；若不为空，则在图像上绘制关系点。
参数七：Scalar类型的matcherColor，匹配颜色匹配（线和连接的关键点）的颜色。如果颜色为cv::Scalar::all(-1)，则为随机颜色。
参数八：Scalar类型的singlePointColor，颜色单个关键点（圆）的颜色，这意味着关键点没有匹配到的则认是该颜色。
参数九：std::vector类型的matchersMask，确定绘制的匹配项目，若是为空，则表示全部绘制。
参数十：int类型的flags，查看枚举DrawMatchesFlags，如下：

Demo

void OpenCVManager::testBFMatcher()
{
    QString fileName1 = "13.jpg";
    int width = 400;
    int height = 300;

    cv::Mat srcMat = cv::imread(fileName1.toStdString());
    cv::resize(srcMat, srcMat, cv::Size(width, height));

    cv::String windowName = _windowTitle.toStdString();
    cvui::init(windowName);

    cv::Mat windowMat = cv::Mat(cv::Size(srcMat.cols * 2, srcMat.rows * 3),
                                srcMat.type());

    cv::Ptr _pSift = cv::xfeatures2d::SiftFeatureDetector::create();

    int k1x = 0;
    int k1y = 0;
    int k2x = 100;
    int k2y = 0;
    int k3x = 100;
    int k3y = 100;
    int k4x = 0;
    int k4y = 100;

    cv::Ptr pBFMatcher;
    pBFMatcher = cv::BFMatcher::create();
    std::vector listDMatch;
    cv::Mat descriptor1;
    cv::Mat descriptor2;

    bool moveFlag = true;  // 移动的标志，不用每次都匹配
    windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
    while(true)
    {
        cv::Mat mat;
        {
            std::vector keyPoints1;
            std::vector keyPoints2;

            int k1xOld = k1x;
            int k1yOld = k1y;
            int k2xOld = k2x;
            int k2yOld = k2y;
            int k3xOld = k3x;
            int k3yOld = k3y;
            int k4xOld = k4x;
            int k4yOld = k4y;

            mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 0, srcMat.rows * 1),
                            cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
            mat = cv::Scalar(0);

            cvui::printf(windowMat, 0 + width * 0, 10 + height * 0, "k1x");
            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 0, 20 + height * 0, 165, &k1x, 0, 100);
            cvui::printf(windowMat, 0 + width * 0, 70 + height * 0, "k1y");
            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 0, 80 + height * 0, 165, &k1y, 0, 100);

            cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 0, 10 + height * 0, "k2x");
            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 0, 20 + height * 0, 165, &k2x, 0, 100);
            cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 0, 70 + height * 0, "k2y");
            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 0, 80 + height * 0, 165, &k2y, 0, 100);

            cvui::printf(windowMat, 0 + width * 0, 10 + height * 0 + height / 2, "k3x");
            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 0, 20 + height * 0 + height / 2, 165, &k3x, 0, 100);
            cvui::printf(windowMat, 0 + width * 0, 70 + height * 0 + height / 2, "k3y");
            cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 0, 80 + height * 0 + height / 2, 165, &k3y, 0, 100);

            cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 0, 10 + height * 0 + height / 2, "k4x");
            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 0, 20 + height * 0 + height / 2, 165, &k4x, 0, 100);
            cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 0, 70 + height * 0 + height / 2, "k4y");
            cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 0, 80 + height * 0 + height / 2, 165, &k4y, 0, 100);


            if( k1xOld != k1x || k1yOld != k1y
             || k2xOld != k2x || k2yOld != k2y
             || k3xOld != k3x || k3yOld != k3y
             || k4xOld != k4x || k4yOld != k4y)
            {
                moveFlag = true;
            }

            std::vector srcPoints;
            std::vector dstPoints;

            srcPoints.push_back(cv::Point2f(0.0f, 0.0f));
            srcPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols - 1, 0.0f));
            srcPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols - 1, srcMat.rows - 1));
            srcPoints.push_back(cv::Point2f(0.0f, srcMat.rows - 1));

            dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k1x / 100.0f, srcMat.rows * k1y / 100.0f));
            dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k2x / 100.0f, srcMat.rows * k2y / 100.0f));
            dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k3x / 100.0f, srcMat.rows * k3y / 100.0f));
            dstPoints.push_back(cv::Point2f(srcMat.cols * k4x / 100.0f, srcMat.rows * k4y / 100.0f));

            cv::Mat M = cv::getPerspectiveTransform(srcPoints, dstPoints);
            cv::Mat srcMat2;
            cv::warpPerspective(srcMat,
                                srcMat2,
                                M,
                                cv::Size(srcMat.cols, srcMat.rows),
                                cv::INTER_LINEAR,
                                cv::BORDER_CONSTANT,
                                cv::Scalar::all(0));

            mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 0, srcMat.rows * 1),
                            cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
            cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat2, 1.0f, 0.0f, mat);

            if(moveFlag)
            {
                moveFlag = false;
                //特征点检测
    //           _pSift->detect(srcMat, keyPoints1);
                _pSift->detectAndCompute(srcMat, cv::Mat(), keyPoints1, descriptor1);
                //绘制特征点(关键点)
                cv::Mat resultShowMat;
                cv::drawKeypoints(srcMat,
                                  keyPoints1,
                                  resultShowMat,
                                  cv::Scalar(0, 0, 255),
                                  cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
                mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
                                cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
                cv::addWeighted(mat, 0.0f, resultShowMat, 1.0f, 0.0f, mat);

                //特征点检测
    //            _pSift->detect(srcMat2, keyPoints2);
                _pSift->detectAndCompute(srcMat2, cv::Mat(), keyPoints2, descriptor2);
                //绘制特征点(关键点)
                cv::Mat resultShowMat2;
                cv::drawKeypoints(srcMat2,
                                  keyPoints2,
                                  resultShowMat2,
                                  cv::Scalar(0, 0, 255),
                                  cv::DrawMatchesFlags::DRAW_RICH_KEYPOINTS);
                mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
                                cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
                cv::addWeighted(mat, 0.0f, resultShowMat2, 1.0f, 0.0f, mat);

                // bfMatcher暴力匹配
                pBFMatcher->match(descriptor1, descriptor2, listDMatch);
                // drawMatch绘制出来，并排显示了，高度一样，宽度累加（因为两个宽度相同，所以是两倍了）
                cv::Mat matchesMat;
                cv::drawMatches(srcMat,
                                keyPoints1,
                                srcMat2,
                                keyPoints2,
                                listDMatch,
                                matchesMat);

                mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 2, srcMat.rows * 3),
                                cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 2));
                cv::addWeighted(mat, 0.0f, matchesMat, 1.0f, 0.0f, mat);
            }
        }
        cv::imshow(windowName, windowMat);
        // 更新
        cvui::update();
        // 显示
        // esc键退出
        if(cv::waitKey(25) == 27)
        {
            break;
        }
    }
}

工程模板：对应版本号v1.61.0

对应版本号v1.61.0

OpenCV开发笔记（六十七）：红胖子8分钟带你深入了解特征点暴力匹配（图文并茂+浅显易懂+程序源码）

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前言

Demo

最佳特征匹配（暴力匹配）

本篇章使用的是Sift特征点

概述

SIFT算法特点以及SIFT相关函数的使用

BFMatcher类的使用

定义

特征点提取

匹配

BFMatcher相关函数原型

绘制匹配关系图函数原型

Demo

工程模板：对应版本号v1.61.0

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