ASIFT算法在WIN7 64位系统下利用VS2012生成
传统的sift算法在视角变化不大的情况下，可以获得良好的匹配效果，但如果在视角变化偏大时，其匹配效果会急剧下降，甚至找不到匹配点。由Guoshen Yu和Jean-Michel Morel提出的ASIFT算法很好的解决了在大视角变化条件下的图像配准问题，其原论文链接为：http://www.ipol.im/pub/art/2011/my-asift/
由于网上关于其在windows平台下VS实现C++工程的介绍很少，即使有也只是上传的已经实现好的C++工程。下面我就将其在VS2012下如何实现作一下操作，以便有需要的朋友自己实现一下该工程。我的工程实现是在VS2012 win64系统下执行的。
1.从上面提供的论文链接中下载其源码，即下面的TAR/GZ或者ZIP压缩包，下载下来后压缩包名称为demo_ASIFT_src。
2.下载CMake，用于生成VS工程，下载地址为：https://cmake.org/download/，我下载的版本是cmake-3.7.2-win64-x64.msi，用于64位系统。下载完成后安装，并在桌面上生成快捷方式CMake (cmake-gui)。
3.解压下载好的源码demo_ASIFT_src到计算机某个位置。打开CMake，在Where is the source code中将你的解压的源码的目录加进去，我的是E:\demo_ASIFT_src，并在该目录下新建一个文件夹BUILD，用于稍后生成的需要存放的工程。然后将该BUILD目录加到Cmake的Whereto build the binaries路径中，我的是E:/demo_ASIFT_src/BUILD。然后点击Configure进行编译，在弹出的选项中选中VS2012 win64版本的编译器。其他版本和系统的选则相应的选项即可。然后开始编译，编译的过程中可能会有Warnings，不去管它。生成结束，成功后，点击Cmake界面上的Generate，就可以在BUILD目录下生成工程。
4.打开VS2012，并找到BUILD所在目录，打开该目录下的ASIFT.sin工程。将编译模式改为Release，并且将配置管理器改为x64，如果没有x64，则新建一个x64活动解决方案平台即可。然后将鼠标点击到解决方案'ASIFT'上，并按F7生成解决方案。这样一来，在BUILD/Release目录下就会有一个名为demo_ASIFT.exe的可执行文件。
5.生成完成demo_ASIFT.exe后，可以将该解决方案下的除了demo_ASIFT的其他六个工程用不到了，可以卸载掉，当然也可以保留。但如果想要在debug条件下对demo_ASIFT进行调试的话，则要在解决方案资源管理器中右击demo_ASIFT，并在弹出的列表中将其设置为启动项目，否则将会报错。这是因为其他的Match，Numerics，png，zlib在之前进行F7生成解决方案的时候，所生成的lib将会被demo_ASIFT调用，所以此时直接对demo_ASIFT进行debug时，就不需要其他几个工程了。而且ALL_BUILD和ZERO_CHECK只是用于F7生成解决方案时用的，后面也用不到了。
6.为了方便测试，可以将生成的demo_ASIFT.exe拷贝到磁盘某文件夹下，并加入两张测试图像。例如，将demo放到桌面上，则demo文件夹的路径为桌面。这样，demo内有三个文件，注意图像要为png格式。
7.运行cmd指令：将路径设置为当前路径文件夹路径，以便调用demo_ASIFT
8.在cmd窗口中输入运行的参数：demo_ASIFT book1.png book2.png bookimgOutVert.png bookimgOutHori.png bookmatchings.txt bookkeys1.txt bookkeys2.txt
其中，这些指令用空格隔开，且参数数目及格式需对应上，共8个参数：
demo_ASIFT：需要执行的exe名称，这个名称不要改动。
book1.png：输入的第一张图像，名称可以改动，但需要与你所需要匹配的图像名称一致。
book2.png：输入的第二张图像，名称可以改动，但需要与你所需要匹配的图像名称一致。
bookimgOutVert,png：输出的匹配结果，名称可以改动，该结果是经过对极几何（ORSA）优化过后的，两幅图竖直排列。
bookimgOutHori.png：输出的匹配结果，名称可以改动，该结果是经过对极几何（ORSA）优化过后的，两幅图水平排列。
bookmatchings.txt：找到的匹配点对，名称可以改动，该结果是经过对极几何（ORSA）优化过后的。
bookkeys1.txt：第一幅输入图像中找到的所有关键点，名称可以改动。
bookkeys2.txt：第二幅输入图像中找到的所有关键点，名称可以改动。
9.输入完上面的指令之后，点击enter运行，执行结束后，结果如下。并且在demo文件夹中，可以找到对应的输出文件：
如有问题，欢迎大家留言交流。下面是一些匹配的效果图：
