opencv 特征点提取、匹配（一）
opencv 特征点提取、匹配（一）
opencv中特征点提取和匹配步骤：
提取特征点
生成特征点的描述子
特征点匹配
opencv对应类：
图像特征点的提取 — FeatureDetector
特征点描述子生成 – DescriptorExtractor
特征点的匹配 – DescriptorMatcher
（可从这三个基类派生出了不同的类来实现不同的特征提取算法、描述及匹配）
特征提取：FeatureDetector，实现二维图像特征的提取
/*
* Abstract base class for 2D image feature detectors.
*/
class CV_EXPORTS_W FeatureDetector : public virtual Algorithm //派生于Algorithm算法类
/*
{
public:
virtual ~FeatureDetector();
/*
* Detect keypoints in an image.
* image The image.
* keypoints The detected keypoints.
* mask Mask specifying where to look for keypoints (optional). Must be a char
* matrix with non-zero values in the region of interest.
*/
CV_WRAP void detect( const Mat& image, CV_OUT vector create( const string& detectorType ); //根据名字来创建具体的特征检测方法，如“ORB”--OrbFeatureDetector，“FAST” -- FastFeatureDetector
...
}; 生成特征点的描述子: DescriptorExtractor
关键点的特征描述子被表达成密集的、固定维数的向量。特征描述子的集合被表达成一个Mat:
其中每一行是一个关键特征点的描述子，Mat矩阵的行数代表提取的特征点个数，列数代表特征点描述子的维数
/*
* Abstract base class for computing descriptors for image keypoints.
*/
class CV_EXPORTS_W DescriptorExtractor : public virtual Algorithm
{
public:
virtual ~DescriptorExtractor();
/*
* Compute the descriptors for a set of keypoints in an image.
* image The image.
* keypoints The input keypoints. Keypoints for which a descriptor cannot be computed are removed.
* descriptors Copmputed descriptors. Row i is the descriptor for keypoint i.
*/
CV_WRAP void compute( const Mat& image, CV_OUT CV_IN_OUT vector create( const string& descriptorExtractorType );
//根据名字来创建具体的特征检测方法，如“ORB”--OrbDescriptorExtractor，“FAST” -- FastDescriptorExtractor
...
}; 特征点匹配: DecriptorMatcher
是进行特征关键点描述子匹配的基类，主要用来匹配两个图像之间的特征描述子，
或者一个图像和一个图像集的特征描述子。主要包括两种匹配方法：
BFMatcher和FlannBasedMatcher
/*
* Abstract base class for matching two sets of descriptors.
*/
class CV_EXPORTS_W DescriptorMatcher : public Algorithm
{
public:
virtual ~DescriptorMatcher();
...
/*
* Group of methods to match descriptors from image pair.
* Method train() is run in this methods.
*/
// Find one best match for each query descriptor (if mask is empty).
CV_WRAP void match( const Mat& queryDescriptors, const Mat& trainDescriptors,
CV_OUT vector create( const string& descriptorMatcherType );
...
} DMatch结构体封装了匹配的特征描述子的一些特性：
特征描述子的索引、
训练图像的索引、
特征描述子之间的距离等
//Struct for matching: query descriptor index, train descriptor index, train image index and distance between descriptors.
struct CV_EXPORTS_W_SIMPLE DMatch
{
...
CV_PROP_RW int queryIdx; // query descriptor index
CV_PROP_RW int trainIdx; // train descriptor index
CV_PROP_RW int imgIdx; // train image index
CV_PROP_RW float distance;
...
};
class CV_EXPORTS_W BFMatcher : public DescriptorMatcher {
public:
CV_WRAP BFMatcher( int normType=NORM_L2, bool crossCheck=false );
//normType：
//NORM_L1, NORM_L2, NORM_HAMMING, NORM_HAMMING2.
//SIFT、SURF：一般用NROM_L1和NORM_L2；
//ORB、BRISK、BRIEF：一般用NORM_HAMMING；
//NORM_HAMMING2用于ORB且ORB的构造函数的参数WTA = 3或者4时。
//crossCheck参数：
//为false时寻找k个最邻近的匹配点
//为true时寻找最好的匹配点对
...
}
template
class CV_EXPORTS BruteForceMatcher : public BFMatcher //
{
public:
BruteForceMatcher( Distance d = Distance() ) : BFMatcher(Distance::normType, false) {(void)d;}
virtual ~BruteForceMatcher() {}
};
//实例化一个匹配器：
BruteForceMatcherfloat> > matcher;
class CV_EXPORTS_W FlannBasedMatcher : public DescriptorMatcher{ //最邻近算法查找匹配点
//Flann算法--最近邻近似匹配，找到一个相对好的匹配而不是最佳匹配的时候使用FlannBasedMatcher。
//可通过调整FlannBasedMatcher的参数来提高匹配的精度或者算法速度，但相应地算法速度或者算法精度会受到影响
} /******************************************************************/
//Abstract base class for simultaneous 2D feature detection descriptor extraction.
class CV_EXPORTS_W Feature2D : public FeatureDetector, public DescriptorExtractor
{
...
//Feature2D派生于FeatureDetector类和DescriptorExtractor类；
}
//ORB implementation --- FeatureS2d.hpp中有此类的声明，如下：
class CV_EXPORTS_W ORB : public Feature2D
{
public:
// the size of the signature in bytes
enum { kBytes = 32, HARRIS_SCORE=0, FAST_SCORE=1 };
CV_WRAP explicit ORB(int nfeatures = 500, float scaleFactor = 1.2f, int nlevels = 8, int edgeThreshold = 31,
int firstLevel = 0, int WTA_K=2, int scoreType=ORB::HARRIS_SCORE, int patchSize=31 );
// returns the descriptor size in bytes
int descriptorSize() const;
// returns the descriptor type
int descriptorType() const;
// Compute the ORB features and descriptors on an image
void operator()(InputArray image, InputArray mask, vectorORB派生于feature2D类的类的对象既可以调用FeatureDetector的成员函数实现特征的提取，又可以调用DescroptorExtractor的成员函数来生成特征描述子
SIFT和SURF（属付费使用部分）
添加头文件:
<opencv2/nonfree/feature2d.hpp>
<opencv2/nonfree/nonfree.hpp>,
并在程序的开始处添加：
initModule_nonfree(); //