Surf算法学习心得(二)——源码简析

说明：作为初学者，我对于源代码也只是简单的分析，开始和(一)中一样都叫做源码分析，后来感觉自己分析的质量不太好，还是都改为源码简析吧，结合起(一)及后面的心得来看估计效果会好点，呵呵。只是希望对于即将要学习Surf算法的人有一定的帮助就行！对于一些介绍得不对的地方，也希望各位大虾能过指出，相互交流，共同进步！

Surf算法源代码分析

surf算法源代码分为两种文件，学过C/C++的都知道，在此不多说。头文件主要包括：imload.h、ipoint.h、image.h、fasthessian.h、surf.h、surflib.h，其中每个文件用于声明一个特定的相应类，下面大体进行简单介绍。

ImLoad.h——声明类ImLoad，主要封装了对图像的读取和保存函数。

Image *readImage(const char *filename);                             //从图像文件中读取图像

void saveImage(const char *filename, Image* im);           //将图像保存到文件中

ipoint.h——声明类Ipoint，主要定义关键点的相应属性。

Ipoint(){                                                                                                //构造函数

ivec = NULL;

ori = 0.0;

};

~Ipoint(){                                                                                             //析构函数

if (ivec)

delete [] ivec;

};

void allocIvec(const int si){                                                         //内存空间分配

ivec = new double[si];

};

double x, y;                                                                                          //特征点在图像中的坐标

double scale;                                                                                       // 检测范围

double strength;                                                                                //特征点的强度

double ori;                                                                                           //特征点主方向

int laplace;                                                                                           //Laplacian相关的值

double *ivec;                                                                                      //特征点描述器( 局部特征)

image.h——声明类Image，主要定义图像的相关属性。

Image(const int w, const int h);                                                 //带参数的构造函数

~Image();                                                                                            //析构函数

Image(double **pixels, int w, int h);                                      //根据已存在的像素数组构造图像

Image(Image *im, bool doubleImSize=false);                   //构造积分图像

void setFrame(unsigned char *im);                                       //通过单一的帧到(预初始化)结构

void setFrame(Image *im);

Image *HalfImage();                                                                    //将图片长宽个变为原来的1/2

double getHessian(int *x);                                                        //获得特定点的Hessian检测值

int getTrace(int *x);                                                                    //获得Hessian矩阵的迹(线性代数中学过迹)

double **getPixels() const;                                                      //获得指向图像像素的指针

double getPix(const int x, const int y) const {                 //获得某一指定位置的像素值

return _pixels[y][x];

}

double &getPix(const int x, const int y) {                          //重载getPix并返回引用

return _pixels[y][x];

}

void setPix(const int x, const int y, const double val) {  //设置指定位置的像素值

_pixels[y][x] = val;

}

int getWidth();

int getHeight();

void setWidth(int wi);

void setHeight(int hi);

void allocPixels(int w, int h);                                                  //为图像像素分配二维内存空间

double *_buf;                                                                                //指向图像实际缓冲区的指针

double **_pixels;                                                                         //指向图像像素二维数组的指针

int _height, _width;

int _orihi;                                                                                        //原始图像高度

bool _ref;                                                                                         //对图像是否为引用的一种标志

fasthessian.h——声明类FastHessian，主要定义算法中的快速Hessian检测子方法

~FastHessian();

//带参数的构造方法

FastHessian(Image *im, std::vector< Ipoint >& ip, double thres = 0.2, bool doub = false,

short int initMasksize = 9, short int samplingStep = 2,

short int octaves = 4);

void setIimage( Image *iim );                                                  //传入积分图像

void getInterestPoints();                                                           //检测图像的所有特征点

//在特定位置创建新的点，并在一定范围内

void makeIpoint(double x, double y, double scale, double strength=0);

void allocateOctave();                                                                //为Octave分配内存空间

//Fast non-maximum-suppression

void findMaximum(int *borders, int o, int octave);

void interpFeature(int s, int row, int col, Image *map,

int o, int octave, int movesRemain,

int *borders);

int fitQuadrat(int s, int r, int c, double &res);

Image *_Iimage;

Image **_scaleLevel;                                                               //Octaves

int _vas[9];                                                                                    //向量变量

double _threshold;                                                                    //检测特征点时的阈值

bool _doubled;                                                                            //图像是否放大

std::vector< Ipoint >& _ipts;                                               //从外部传进来的指向特征点向量的引用

short int _initLobe;                                               //在某一方向第二次求导时的初始lobe值，默认为3

short int _maxScales;                                                              //Number scales

short int _maxOctaves;                                                          //Number octaves

short int _sampling;                                                                 //The sampling step

int _width;                                                                                   //积分图像的宽

int _height;

double _offset[3];                                                                      //二次拟合的结果

surf.h——声明surf，主要用于定义Surf中关键点相应的描述器

Surf();

Surf(Image *im, bool dbl=false, bool usurf=false,

bool ext=false, int insi=4);

~Surf();

int getVectLength();                                                              //获得特征描述器向量的长度

void setIpoint(Ipoint *ipt);                                               //为一个需要计算的描述器设置相应点

void assignOrientation();                                                   // 定向分配重现

void makeDescriptor();                                                      //计算不变图像特征

void createVector(double scale,                                    //创建向量

double row, double col);

void createUprightVector(double scale,

double row, double col);

void AddSample(int r, int c, double rpos,                   //向向量添加样本

double cpos, double rx, double cx, int step);

void AddUprightSample(int r, int c, double rpos,

double cpos, double rx, double cx, int step);

void PlaceInIndex(double mag1, int ori1,                  //为向量中样本设置索引值

double mag2, int ori2, double rx, double cx);

//! Normalise descriptor vector for illumination invariance for Lambertian surfaces

void normalise();

void createLookups();                                                       //创建查找表

surflib.h——声明surf算法要用到的库函数。

//针对整个图像定义关键点及其相应描述器（关键点附加的详细信息（局部特征））

//其中关键点信息保存在向量ipts当中

inline void surfDetDes(Image *im, std::vector< Ipoint >& ipts,

double thres = 4.0, bool doubleImageSize = false,

int initLobe = 3, int samplingStep = 2, int octaves = 4,

bool upright = false, bool extended = false, int indexSize = 4)

//针对一个给定的特征点，计算相应的描述器（局部特征）

inline void surfDes(Image *im, std::vector< Ipoint >& ipts,

 bool doubleImageSize = false,

 bool upright = false, bool extended = false, int indexSize = 4)

编译运行

cmd下进入可执行文件目录，输入可执行文件名，得到如下提示：

可以在相应的提示下进行运行，如：

注意：输入文件 -i 参数后面的文件必须是PGM格式的图像文件，可以自行网上下载，有个“人脸pgm图片库”可以拿来使用，输出不限，如本程序中是output.txt

运行完成后，打开文件output.txt可以看到文件中的如下数据：

这只是一个简单的示例，直接运行可执行文件名出现的帮助里面还有很多选项，别的选项也就是与Surf算法源代码中的那些参数对应的，大家应该都懂的，要学习的可以试一下，这样就能更深入的了解Surf算法。另外源文件中有文件README的说明 ，里面有关于数据格式以及数据输入输出格式的说明，有兴趣的朋友可以自行研究下。

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