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前言
红胖子，来也！
识别除了传统的模板匹配之外就是体征点了，前面介绍了SIFT特征点，而SUFT是改进后SIFT特征点。
Demo
SURF特征点
概述
SURF，即加速稳健特征(Speeded Up Robust Features)是一个稳健的图像识别和描述算法，首先于2006年发表在欧洲计算机视觉国际会议(Europeon Conference on Computer Vision，ECCV)。该算法可被用于计算机视觉任务，如物件识别和3D重构。他部分的灵感来自于SIFT算法。SURF标准的版本比SIFT要快数倍，并且其作者声称在不同图像变换方面比SIFT更加稳健。 SURF 基于近似的2D 离散小波变换响应和并且有效地利用了积分图。
在 SIFT 中， Lowe 在构建尺度空间时使用 DoG 对 LoG 进行近似。 SURF使用盒子滤波器（box_filter）对 LoG 进行近似。在进行卷积计算时可以利用积分图像（积分图像的一大特点是：计算图像中某个窗口内所有像素和时，计算量的大小与窗口大小无关） ，是盒子滤波器的一大优点。而且这种计算可以在不同尺度空间同时进行。同样 SURF 算法计算关键点的尺度和位置是也是依赖与 Hessian 矩阵行列式的。
SURF算法采用了很多方法来对每一步进行优化从而提高速度。分析显示在结果效果相当的情况下SURF的速度是SIFT的3倍。SURF善于处理具有模糊和旋转的图像，但是不善于处理视角变化和光照变化。（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）
特征检测步骤
步骤一：构造Hessian矩阵，计算特征值α
surf构造的金字塔图像与sift有很大不同，就是因为这些不同才加快了其检测的速度。Sift采用的是DOG图像，而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。首先是图像中某个像素点的Hessian矩阵：
步骤二：构造高斯金字塔
相比于sift算法的高斯金字塔构造过程，sift算法速度有所提高。
在sift算法中，每一组（octave）的图像大小是不一样的，下一组是上一组图像的降采样（1/4大小）；在每一组里面的几幅图像中，他们的大小是一样的，不同的是他们采用的尺度σ不同。
而且在模糊的过程中，他们的高斯模板大小总是不变的，只是尺度σ改变。对于surf算法，图像的大小总是不变的，改变的只是高斯模糊模板的尺寸，当然，尺度σ也是在改变的。
上图中a为高斯模板保持不变，图像大小改变的情况，适用于sift算法，图b是高斯模板改变，图像大小保持不变的情况，适用于surf算法。因为surf算法没有了降采样的过程，因此处理速度得到提高。
步骤三：关键点定位
在每个候选的位置上，通过一个拟合精细的模型来确定位置和尺度。关键点的选择依据于它们的稳定程度。
步骤四：方向确定
将经过hessian矩阵处理过的每个像素点与其3维领域的26个点进行大小比较，如果它是这26个点中的最大值或者最小值，则保留下来，当做初步的特征点。
步骤五：关键点描述
在特征点周围取一个正方形框，框的边长为20s(s是所检测到该特征点所在的尺度)。该框带方向，方向当然就是第4步检测出来的主方向了。然后把该框分为16个子区域，每个子区域统计25个像素的水平方向和垂直方向的haar小波特征，这里的水平和垂直方向都是相对主方向而言的。该haar小波特征为水平方向值之和，水平方向绝对值之和，垂直方向之和，垂直方向绝对值之和。该过程的示意图如下所示：
SurfFeatureDetector类
该类是opencv中nonfree模块中的，之前没有勾选，需要需要重新勾选编译才会有的，所以按照3.4的最新版本为3.4.10，笔者重新编译了一个版本，带contrib模块，编译请参考博文《OpenCV开发笔记（三十四）：红胖子带你小白式编译Qt+openCV3.4.1+opencv_contrib（全网最简单最强，可读性最高，没有之一）》，配置时，需要额外勾选下图显示的项：
编译好后，头文件和库替换，重新连接到3.4.10版本，要使用surf，需要添加头文件：
#include 
编译可以成功了。
SurfFeatureDetector类的使用
cv::Ptr _pSurf = cv::xfeatures2d::SurfFeatureDetector::create();
std::vector keyPoints1;
//特征点检测
_pSurf->detect(srcMat, keyPoints1); SURF宏定义
typedef SURF SurfFeatureDetector;
typedef SURF SurfDescriptorExtractor;SURF相关函数原型
static Ptr create(double hessianThreshold=100,
int nOctaves = 4,
int nOctaveLayers = 3,
bool extended = false,
bool upright = false); - 参数一：double类型的hessianThreshold，默认值100，用于SURF的hessian关键点检测器的阈值；
- 参数二：int类型的nOctaves，默认值4，关键点检测器将使用的金字塔倍频程数；
- 参数三：int类型的nOctaveLayers，默认值3，每八度音阶的层数。3是D.Lowe纸张中使用的值。这个八度音阶数是根据图像分辨率自动计算出来的；
- 参数四：bool类型的extended，扩展描述符标志（true-使用扩展的128个元素描述符；false-使用64个元素描述符），默认false；
- 参数五：bool类型的upright，向上向右或旋转的特征标志（true-不计算特征的方向；faslse-计算方向），默认false；
void xfeatures2d::SURT::detect( InputArray image,
std::vector& keypoints,
InputArray mask=noArray() ); - 参数一：InputArray类型的image，输入cv::Mat；
- 参数二：std::Vector
类型的keypoints，检测到的关键点； - 参数三：InputArray类型的mask，默认为空，指定在何处查找关键点的掩码（可选）。它必须是8位整数感兴趣区域中具有非零值的矩阵。；
void xfeatures2d::SURT::compute( InputArray image,
std::vector& keypoints,
OutputArray descriptors ); - 参数一：InputArray类型的image，输入cv::Mat；
- 参数二：std::Vector
类型的keypoints，描述符不能为其已删除计算的。有时可以添加新的关键点，例如：SIFT duplicates keypoint有几个主要的方向（每个方向）； - 参数三：OutputArray类型的descriptors，计算描述符；
// 该函数结合了detect和compute，参照detect和compute函数参数
void xfeatures2d::SURT::detectAndCompute( InputArray image,
InputArray mask,
std::vector& keypoints,
OutputArray descriptors,
bool useProvidedKeypoints=false ); 绘制关键点函数原型
void drawKeypoints( InputArray image,
const std::vector& keypoints,
InputOutputArray outImage,
const Scalar& color=Scalar::all(-1),
int flags=DrawMatchesFlags::DEFAULT ); - 参数一：InputArray类型的image，；
- 参数二：std::Vector
类型的keypoints，原图的关键点； - 参数三：InputOutputArray类型的outImage，其内容取决于定义在输出图像。请参阅参数五的标志flag）；
- 参数四：cv::Scalar类型的color，绘制关键点的颜色，默认为Scalar::all(-1)随机颜色，每个点都是这个颜色，那么随机时，每个点都是随机的；
- 参数五：int类型的flags，默认为DEFAULT，具体参照DrawMatchesFlags枚举如下：
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本源码中包含了“透视变换”，请参照博文《OpenCV开发笔记（五十一）：红胖子8分钟带你深入了解透视变换（图文并茂+浅显易懂+程序源码）》
Demo源码
void OpenCVManager::testSurfFeatureDetector()
{
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 _pSurf = cv::xfeatures2d::SurfFeatureDetector::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;
while(true)
{
windowMat = cv::Scalar(0, 0, 0);
cv::Mat mat;
// 原图先copy到左边
mat = windowMat(cv::Range(srcMat.rows * 1, srcMat.rows * 2),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat, 1.0f, 0.0f, mat);
{
std::vector keyPoints1;
std::vector keyPoints2;
cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 10 + height * 0, "k1x");
cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 20 + height * 0, 165, &k1x, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 70 + height * 0, "k1y");
cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 80 + height * 0, 165, &k1y, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 10 + height * 0, "k2x");
cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 20 + height * 0, 165, &k2x, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 70 + height * 0, "k2y");
cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 80 + height * 0, 165, &k2y, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 10 + height * 0 + height / 2, "k3x");
cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 20 + height * 0 + height / 2, 165, &k3x, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, 0 + width * 1, 70 + height * 0 + height / 2, "k3y");
cvui::trackbar(windowMat, 0 + width * 1, 80 + height * 0 + height / 2, 165, &k3y, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 10 + height * 0 + height / 2, "k4x");
cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 20 + height * 0 + height / 2, 165, &k4x, 0, 100);
cvui::printf(windowMat, width / 2 + width * 1, 70 + height * 0 + height / 2, "k4y");
cvui::trackbar(windowMat, width / 2 + width * 1, 80 + height * 0 + height / 2, 165, &k4y, 0, 100);
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 * 1, srcMat.rows * 2),
cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, srcMat2, 1.0f, 0.0f, mat);
//特征点检测
_pSurf->detect(srcMat, keyPoints1);
//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 * 2, srcMat.rows * 3),
cv::Range(srcMat.cols * 0, srcMat.cols * 1));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, resultShowMat, 1.0f, 0.0f, mat);
//特征点检测
_pSurf->detect(srcMat2, keyPoints2);
//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 * 2, srcMat.rows * 3),
cv::Range(srcMat.cols * 1, srcMat.cols * 2));
cv::addWeighted(mat, 0.0f, resultShowMat2, 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v1.58.0
对应版本号v1.58.0
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