opencv源码解析之(3)：特征点检查前言1

     因为最近准备看特征点检查方面的源码，而其中最著名的算法就是sift和surf。因此这次主要是学会怎样使用opencv中的sift和surf函数来检测特征点和描述特征点，以及怎样使用其算法来进行特征点匹配。庆幸的是，sift算法虽然是专利，但是在opencv的努力下也获得了作者的允许，将其加入了新版本的opencv中了。

使用环境：opencv2.3.1+vs2010

功能：找出2幅图中特征点，并将其描述出来，且在2幅中进行匹配。2幅图内容相同，但是经过了曝光，旋转，缩放处理过。

首先来看sift算法函数的使用。

工程代码：

// sift_test.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。

#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include "opencv2/core/core.hpp"//因为在属性中已经配置了opencv等目录，所以把其当成了本地目录一样
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

void readme();

int main(int argc,char* argv[])
{
    Mat img_1=imread("./image/query.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//宏定义时CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE=0，也就是读取灰度图像
    Mat img_2=imread("./image/rs_query.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//一定要记得这里路径的斜线方向，这与Matlab里面是相反的
    
    if(!img_1.data || !img_2.data)//如果数据为空
    {
        cout<<"opencv error"<<endl;
        return -1;
    }
    cout<<"open right"<<endl;

    //第一步，用SIFT算子检测关键点
    
    SiftFeatureDetector detector;//构造函数采用内部默认的
    std::vector<KeyPoint> keypoints_1,keypoints_2;//构造2个专门由点组成的点向量用来存储特征点

    detector.detect(img_1,keypoints_1);//将img_1图像中检测到的特征点存储起来放在keypoints_1中
    detector.detect(img_2,keypoints_2);//同理

    //在图像中画出特征点
    Mat img_keypoints_1,img_keypoints_2;

    drawKeypoints(img_1,keypoints_1,img_keypoints_1,Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags::DEFAULT);//在内存中画出特征点
    drawKeypoints(img_2,keypoints_2,img_keypoints_2,Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags::DEFAULT);

    imshow("sift_keypoints_1",img_keypoints_1);//显示特征点
    imshow("sift_keypoints_2",img_keypoints_2);

    //计算特征向量
    SiftDescriptorExtractor extractor;//定义描述子对象

    Mat descriptors_1,descriptors_2;//存放特征向量的矩阵

    extractor.compute(img_1,keypoints_1,descriptors_1);//计算特征向量
    extractor.compute(img_2,keypoints_2,descriptors_2);

    //用burte force进行匹配特征向量
    BruteForceMatcher<L2<float>>matcher;//定义一个burte force matcher对象
    vector<DMatch>matches;
    matcher.match(descriptors_1,descriptors_2,matches);

    //绘制匹配线段
    Mat img_matches;
    drawMatches(img_1,keypoints_1,img_2,keypoints_2,matches,img_matches);//将匹配出来的结果放入内存img_matches中

    //显示匹配线段
    imshow("sift_Matches",img_matches);//显示的标题为Matches
    waitKey(0);
    return 0;
}

运行结果如下：

下面看surf算法函数的使用(和sift基本一样，就是函数名改了下而已)：

工程代码：

// surf_test.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include "opencv2/core/core.hpp"//因为在属性中已经配置了opencv等目录，所以把其当成了本地目录一样
#include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highgui.hpp"

using namespace cv;
using namespace std;

void readme();

int main(int argc,char* argv[])
{
    Mat img_1=imread("./image/query.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//宏定义时CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE=0，也就是读取灰度图像
    Mat img_2=imread("./image/rs_query.png",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);//一定要记得这里路径的斜线方向，这与Matlab里面是相反的
    
    if(!img_1.data || !img_2.data)//如果数据为空
    {
        cout<<"opencv error"<<endl;
        return -1;
    }
    cout<<"open right"<<endl;

    //第一步，用SURF算子检测关键点
    int minHessian=400;

    SurfFeatureDetector detector(minHessian);
    std::vector<KeyPoint> keypoints_1,keypoints_2;//构造2个专门由点组成的点向量用来存储特征点

    detector.detect(img_1,keypoints_1);//将img_1图像中检测到的特征点存储起来放在keypoints_1中
    detector.detect(img_2,keypoints_2);//同理

    //在图像中画出特征点
    Mat img_keypoints_1,img_keypoints_2;

    drawKeypoints(img_1,keypoints_1,img_keypoints_1,Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags::DEFAULT);
    drawKeypoints(img_2,keypoints_2,img_keypoints_2,Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags::DEFAULT);

    imshow("surf_keypoints_1",img_keypoints_1);
    imshow("surf_keypoints_2",img_keypoints_2);

    //计算特征向量
    SurfDescriptorExtractor extractor;//定义描述子对象

    Mat descriptors_1,descriptors_2;//存放特征向量的矩阵

    extractor.compute(img_1,keypoints_1,descriptors_1);
    extractor.compute(img_2,keypoints_2,descriptors_2);

    //用burte force进行匹配特征向量
    BruteForceMatcher<L2<float>>matcher;//定义一个burte force matcher对象
    vector<DMatch>matches;
    matcher.match(descriptors_1,descriptors_2,matches);

    //绘制匹配线段
    Mat img_matches;
    drawMatches(img_1,keypoints_1,img_2,keypoints_2,matches,img_matches);//将匹配出来的结果放入内存img_matches中

    //显示匹配线段
    imshow("surf_Matches",img_matches);//显示的标题为Matches
    waitKey(0);
    return 0;
}

其运行结果如下：

      从这个实验可以知道，在opencv中使用这2个算法是多么的简单！只需要简单的几个参数就可以达到很好的效果。但这只是opencv的低级应用，我们应该在最好能用opencv一些内部函数来帮助实现自己的算法和想法。这就是分析opencv源码的主要目的。

     另外，从实验的过程中可以感觉出来surf算法的运行时间比sift快很多，且特征点的数目检测得比较多，其它的暂时还没区别出来。欢迎交流，谢谢！