opencv3.0中contrib模块的添加+实现SIFT/SURF算法

平台：win10 x64 +VS 2015专业版 +opencv-3.x.+CMake+Anaconda3（python3.7.0）

Issue说明：Opencv3.0版本已经发布了有一段时间，在这段时间也是不断的进行了更新和修复，最近看了一下3.0新增的一些功能，感觉还是蛮强大的，作为一个一直以Opencv为开发环境的程序员来说是一定要体验一下这个新版本的,特别看到说在tracking领域近年比较好的文章TLD和 KCF都有扩展包了，那更是要尝试一下。尝试用扩展包实现sift/surf算法。

原因：opencv从2.x到3.x是一个很大的转变，对于很多功能不完善、性能不稳定的模块，都被方法了extra_modules（扩展模块）里面了。这样倒是稳定了，但是对于我这样的新手，要添加这些扩展模块却是相当的痛苦啊！！因为要用到sift/surf算法，但是3.0以后这些算法都放到了在xfeacture模块中，并不在主模块中，于是就开始了艰难的配置过程。

解决办法：Win10 x64+vs2015+opencv3.4.1+附加模块opencv_contrib+cmake3.15.2编译和配置

目录：

一、下载地址汇总（OpenCV+OpenCV_contrib+CMake）
二、中间遇到的Issue汇总
三、主要参考链接
四、项目Issue

一、下载地址汇总（OpenCV+OpenCV_contrib+CMake）

OpenCV：https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/opencv-win/

OpenCV_contrib：https://github.com/opencv/opencv_contrib/releases

CMake：https://cmake.org/download/

二、中间遇到的Issue汇总

Issue1：在github上下载资料，速度只有10几KB/s,下个opencv_contrib-3.4.1.zip，需要一个多小时！！！如何修改host文件加快github访问及下载速度？

答：进入目录C:\Windows\System32\drivers\etc并打开host文件

就是要将新的host添加到文件后面添加内容

访问：http://github.global.ssl.fastly.net.ipaddress.com/#ipinfo

查看IP地址（本人的是：151.101.185.194）

然后访问：http://github.com.ipaddress.com/#ipinfo

查看IP地址（本人的是：192.30.253.112）

然后将就可以，在host文件末尾添加新的数据（一定要另起一行哦！）

151.101.185.194 github.global.ssl.fastly.net
192.30.253.112 github.com

为了是host生效，

在cmd里输入如下指令

ipconfig /flushdns

参考：百度经验：github怎么修改host表下载——https://jingyan.baidu.com/article/ea24bc397265049a62b331d7.html

Issue2：我之前的电脑是Win10 x64+vs2015+opencv3.4.1（使用opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe解压完成的，无附加模块opencv_contrib）+cmake3.13.4，参看网上 opencv3.0中contrib模块的添加——https://blog.csdn.net/streamchuanxi/article/details/51044929　　配置一直报错？方案九（x64）、方案十（x86）成功！

答：网上opencv3.0中contrib模块的添加——https://blog.csdn.net/streamchuanxi/article/details/51044929中 从以下网址下载opencv源代码和扩展模块源代码（一定要从下面链接下载，实际此博客这块有错误！参看总结）。
OpenCV: https://github.com/Itseez/opencv
Extra Modules: https://github.com/Itseez/opencv_contrib

下载：opencv-master.zip+opencv_contrib-master.zip

然后点击“configure”按钮，更改内容，然后点击“configure”,回提示Generate Done。

在D:\opencv3\build下找到OPENCV.sln，打开，找到CMakeTargets下的INSTALL，在Debug（或Release）下分别右键生成，经过40分钟左右报错！！！

方案一：上边网址：opencv3-master.zip+opencv_contrib-master.zip+vs 14 2015 x64（第一次点击“configure”按钮选择）
   INSTALL生成时 报错100多项 警告100多项

方案二：上边网址：opencv3-master.zip+opencv_contrib-master.zip+vs 14 2015 win32（第一次点击“configure”按钮选择）
    INSTALL生成时 报错100多项 警告100多项

官网下载opencv：opencv-master.zip+opencv_contrib-master.zip  链接：https://github.com/opencv

方案三：官网：opencv4-master.zip+opencv_contrib-master.zip+vs 14 2015 x64（第一次点击“configure”按钮选择）
    INSTALL生成时 报错100多项 警告100多项

方案四：官网：opencv4-master.zip+opencv_contrib-master.zip+vs 14 2015 win32（第一次点击“configure”按钮选择）
    INSTALL生成时 报错100多项 警告100多项

方案五：怀疑CMake版本问题，下载最新的CMake3.15.2（官网——CMake：https://cmake.org/download/）重试了方案一二三四

　INSTALL生成时 报错100多项 警告100多项

方案六：怀疑Win10系统环境变量问题，去掉%JAVA_HOME%\bin；%MYSQL_HOME%\bin\；D:\Working\buildOpenCV\bin；D:\ProgramFiles\gtk_-bundle_2.24.10_win32\bin；D:\ProgramFiles\MinGW-V5.1.6\MinGW\bin重试了方案一二三四
　INSTALL生成时 报错100多项 警告100多项

方案七：Win10+VS2017编译opencv3.2.0和opencv_contrib3.2.0来调用text模块——https://www.jianshu.com/p/4d49aa5e5656  中注意在安装VS2017的时候需要勾选使用C++的桌面开发这个选项，否则后面用CMake编译的时候可能会提示找不到C++编译器。(估计应该就是需要右边小红框里的那个东西，但是保险起见我还是全装了=-=) 怀疑VS2015安装问题，
　在网上搜索VS2015未报此安装问题，另外自己安装博客也没有问题。

方案八：Win10+vs2015+opencv3.4.1+附加模块opencv_contrib+cmake3.11.0编译和配置——https://elody-07.github.io/opencv3.4.1+contrib+cmake3.11.0/#2-opencv3-4-1，重新下载opencv3.4.1+附加模块opencv_contrib

注意：opencv_contrib的版本一定要和opencv相同！！！下载：opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe+opencv_contrib-3.4.1.zip
官网：opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe+opencv_contrib-3.4.1.zip+vs 14 2015 win32（第一次点击“configure”按钮选择）
    INSTALL生成时 报错，但是这一次只报了两个错误：1.const char不能赋值为char；2.模块计算机类型“x64”与目标计算机类型“X86”冲突

第一个错误通过定位（cv2.cpp的889行）修改“char* str = PyString_AsString(obj);”为“const char* str = PyString_AsString(obj);”解决

第二个错误无法修改

方案九：官网：opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe+opencv_contrib-3.4.1.zip+vs 14 2015 x64（第一次点击“configure”按钮选择）
    INSTALL生成时 报错，但是这一次只报了两个错误：1.const char不能赋值为char；2.无法打开文件"python37_d.lib"

第一个错误通过定位（cv2.cpp的889行）修改“char* str = PyString_AsString(obj);”为“const char* str = PyString_AsString(obj);”解决

第二个错误解决方案  参考：无法打开文件“python35_d.lib”——https://blog.csdn.net/weixin_38383877/article/details/89891380

法一：（简单）全盘搜索python37.lib，把python37.lib复制粘贴后命名为python37_d.lib。（实际主要搜索是Anaconda3目录下，我的python37.lib两处在（1）C:\Users\wang\Anaconda3\libs，复制粘贴后命名为python37_d.lib；（2）C:\Users\wang\Anaconda3\pkgs\python-3.7.0-hea74fb7_0\libs，复制粘贴后命名为python37_d.lib）试了，生成不报错，重新生成还是报错！

法二：在 Anaconda3 的 pyconfig.h 文件中做出修改两处。（搜索：pyconfig.h ，实际主要搜索是Anaconda3目录下，我的pyconfig.h两处在（1）C:\Users\wang\Anaconda3\include，记事本打开pyconfig.h，1)查找python37_d.lib，改为python37.lib；2)查找Py_DEBUG，注销：//#       define Py_DEBUG；（2）C:\Users\wang\Anaconda3\pkgs\python-3.7.0-hea74fb7_0\include，记事本打开pyconfig.h，1)查找python37_d.lib，改为python37.lib；2)查找Py_DEBUG，注销：//#       define Py_DEBUG；）　　试了，成功！！！

注意：我试了只修改法一，法二（1）处仍会报错无法打开文件"python37_d.lib" 。

方案十：更改python；参考：1）LNK1104 无法打开文件“python37_d.lib” 解决办法——https://blog.csdn.net/weixin_43788499/article/details/84933210

2）Win10 OpenCV3.3.0+VS2013配置大坑，OpenCV解决方案编译报错“找不到python36_d.lib”错误——https://www.cnblogs.com/qilin20/p/10987398.html

具体实现：第一步：去掉Anaconda的路径。（我删除了系统环境变量：C:\Users\wang\Anaconda3；C:\Users\wang\Anaconda3\Scripts；C:\Users\wang\Anaconda3\Library\bin；C:\Users\wang\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin）

　　　　　第二步：重新安装Python，确保你安装了python的debug版本，勾选最后一项Download debug binaries（requires VS 2015 or later），然后install。（Python官网：https://www.python.org/,下载了python-3.6.5-amd64.exe，安装参看：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606573927720991570&wfr=spider&for=pc，在高级选项中勾选最后一项Download debug binaries（requires VS 2015 or later））

　　　　　第三步：检查Python的系统环境变量，若第二步没有添加，添加为新安装python的。（手动添加了系统环境变量：D:\ProgramFiles\Python36）

　　　　　第四步：按方案八（官网：opencv-3.4.1-vc14_vc15.exe+opencv_contrib-3.4.1.zip+vs 14 2015 win32）配置，INSTALL生成时没有报错（错误0，警告66），成功！

　　　　　第五步：测试代码Issue11报错：由于找不到 opencv_world341d.dll，无法继续执行代码。

　　　　　　　　　解决方案：把D:\ProgramFiles\OpenCV3.4.1\opencv\mybuild\install\x86\vc14\bin3个后缀是.dll（opencv_world341d.dll，opencv_ffmpeg341.dll，opencv_img_hash341d.dll）应用程序扩展复制到C:\Windows\SysWOW64中，重新运行，成功！（参看：由于找不到 opencv_world320.dll，无法继续执行代——https://www.cnblogs.com/ganjiqi/p/8651350.html）
　　　　　　　　　注意：64位系统用户需要注意，32位的DLL文件放在【C:\Windows\SysWOW64】，64位的DLL文件放在“【C:\Windows\System32】。

 

　　由于不用了Anaconda的python，更换了python，x86也成功了，所以，需要测试之前的方案。

　　目前测试方案一和方案三仍然fail，即INSTALL生成时 报错100多项 警告100多项

综上，方案九（x64）、方案十（x86）成功！

方案九（x64）：Anaconda3（python3.7.0）,配置x64可以，x86报错模块计算机类型“x64”与目标计算机类型“X86”冲突

方案十（x86）：python3.6.5，配置x86和x64都可以。推荐！！！

方案十配置过程：

步骤一：下载python3.6.5+opencv3.4.1+opencv_contrib+cmake

　　　　见一、下载地址汇总（OpenCV+OpenCV_contrib+CMake）+方案十具体实现

步骤二：Cmake编译

　　　　见Issue3+Issue4+Issue6

步骤三：生成库文件

　　　　见Issue7

步骤四：配置系统环境变量和工程

　　　　见Issue9

步骤五：测试项目

　　　　见Issue11+Issue12

总结：（1）Win10+vs2015+opencv3.4.1+附加模块opencv_contrib+cmake3.11.0编译和配置——https://elody-07.github.io/opencv3.4.1+contrib+cmake3.11.0/#2-opencv3-4-1

VS2015编译只能用下载编译好的cv3.x，而不能用下载好的opencv-master.zip。要使用下载编译好的cv3.x！！！有的博客这块有错误！

　　　（2）在Windows下编译扩展OpenCV 3.1.0 + opencv_contrib——https://www.cnblogs.com/jliangqiu2016/p/5597501.html

里面说明了：1）由于现在官方的opencv3.1.0要在x64上使用，而且在visual studio2013包括本身以后的平台上使用，怎么让其在以前的版本使用，也可以在x86机子上跑呢？这也就是要CMake的原因之一

　　　　　　2）CMake编译工具的选择：第一次导出时需要设置后面用来编译此OpenCV.sln工程的VS的版本（这里特别要注意的是，自己机器上是否装有相应的VS版本，如果没有装，还是要编译就会出错，可能是找不到对应的工具原因，以及选择X86和X64），这里用的是VS 2015，也可以选择Visual Studio 10，就能在VS2010上使用：

　　　　　　3）debug版本和release版本的区别：release版本需要用动态链接库？参看OpenCV：Debug和Release模式 && 静态和动态编译——https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7758050.html

Issue3：1）CMake如何操作？2）Cmake编译第一次编译完成后会显示编译opencv所需要的参数。在Name为OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的Value中填入opencv_contrib-3.0.0的路径/modules（我的为：D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\opencv_contrib-3.4.1\modules），添加后报错？3）Cmake编译第一次编译后需要更改哪些参数？4）第二次编译注意事项？

1）CMake使用？

答：安装cmake后，打开bin目录下的cmake-gui.exe
在where is the source code输入opencv地址/sources地址
在where to build the libraries输入保存编译结果的地址
点击Configure选择对应自己电脑上的VS版本的编译器，对于VS2015来说，32位的选择Visual Studio 14 2015，64位的选择Visual Studio 14 2015 Win64，点击finish后自动进行第一次编译

2）路径问题！

答：windows系统的路径问题，是“\”,而CMake路径应为“/”，所以更改为D:/ProgramFiles/OpenCV3/opencv/opencv_contrib-3.4.1/modules

3）Cmake编译第一次编译后需要更改哪些参数？

答：四个参数：

1）选择 BUILD_opencv_world;
2）OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH 中要填入contrib-master下的modules目录；一定要是“/”
3）选择OPENCV_ENABLE_NONFREE
4）去掉BUILD_opencv_hdf——第一次编译后找不到，第二次编译后才能找到！

参考：OpenCV4.0群的VS+opencv配置文档：Windows环境下最新OpenCV代码的-下载-编译-使用（2018-9重制).pptx

4）第二次编译注意事项？

答：在第一次编译后更改完四个参数后，第二次编译完后一定要检查一下参数列表，如果参数列表还有红色标记的条目及输出栏是否有报错（红色，主要是下载失败，参见Issue6），就再尝试几次configure，直到所有条目都是白色为止。

Issue4：Cmake编译好的个人建议？后面再忙活都是白干！没有xfeatures2d这类的文件？

答：【该步骤是个人建议】检查一下附加模版是否成功编译并加入到opencv中。如果附加模块opencv_contrib并未成功编译到opencv中，那后面再忙活都是白干。因为后面的步骤都比较费时，而且最终到了使用SIFT的时候才会发现附加模块增加失败，而且难以锁定原因，必须返回来逐步检查。所以个人建议不要跳过这一步，很简单。
方法：进入where to build the binaries中设置的目录，然后进入modules，查看一下是否有xfeatures2d这类的文件。这类文件是属于附加模版opencv_contrib的，如果没有，请检查一下CMake中参数列表里，OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的Value是否为opencv_contrib-3.0.0的路径/modules，如果不是，请重新设置OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH的Value为opencv_contrib-3.0.0的路径/modules，然后重新configure、generate。如果附加模块opencv_contrib并未成功编译到opencv中，那后面就够忙活的了，后面更费时，而且最终会配置失败，还难以想到。

（我检查了我的路径D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\modules下没有xfeatures2d这类的文件，一直重新configure、generate还是没有，最后在D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\modules\.firstpass下找到了，不知道是不是更改了，反正和网上说的不太一样，在modules下的.firstpass文件夹下。）

参考：【图像处理】windows 10 + vs2015+ opencv3.0.0 +附加模块opencv_contrib编译和配置——https://blog.csdn.net/chentravelling/article/details/59540828

Issue5：Win10 OpenCV3.3.0+VS2013配置大坑，OpenCV解决方案编译报错“找不到python36_d.lib”错误——https://www.cnblogs.com/qilin20/p/10987398.html

答：方案十给出，CMake配置时一定要注意Python的安装路径。在此说明VS配置若一直失败，一定要更改Python。

Issue6：关于CMke配置的问题：opencv_ffmpeg.dll；opencv_ffmpeg_64.dll；face_landmark_model.dat一直下载失败？

答：打开mybuild下CMakeDownloadLog.txt，里边有下载链接，把链接传至手机下载后，再把文件传到CMakeDownloadLog.txt中说明的文件夹下。

（我的CMakeDownloadLog.txt路径是D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild，下载完成后opencv_ffmpeg.dll；opencv_ffmpeg_64.dll放置D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\3rdparty\ffmpeg下，face_landmark_model.dat放置D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\testdata\cv\face下，注意这里可能没有testdata,cv,face文件夹，按照CMakeDownloadLog.txt给出的路径依次建立即可。）

Issue7：VS2015在解决方案资源管理器中找到CMake Targets，右键点击“生成”的问题？

答：步骤一： 在解决方案资源管理器中找到CMake Targets，右键点击“生成”（大概40分钟，我的电脑比较渣，50分钟呢）。
　　步骤二：生成成功后，如果在mybuild文件夹中还没有出现一个名为install的文件夹，回到VS界面，右击INSTALL->仅用于项目->仅生成INSTALL，再次生成成功后就会出现install文件夹。

　　（我的路径是D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild，经检查，mybuild下有了install文件夹。）

但是我使用的是：

　　步骤一：在“解决方案'OpenCV'（100多个项目）”上面点击右键-->重新生成解决方案。（也得接近45分钟呢。）
　　步骤二：找到CMakeTargets中的INSTALL，然后右键选择“仅限于项目”-->“仅生成INSTALL”，然后就在D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\install中多了许多东东。

参看：Windows环境下编译OpenCV3.0和OpenCV_contrib【原创】——https://segmentfault.com/a/1190000003496009

Issue8：无法打开文件 无法打开文件‘python37_d.lib’？

答：生成INSTALL时，我碰到过的问题，问题是：无法打开文件‘python37_d.lib’

原因是我之前在电脑上安装了Anaconda3，openCV用Cmake编译时都检测到了。解决方法是打开python3对应的pyconfig.h文件，做两处修改。

（搜索：pyconfig.h ，实际主要搜索是Anaconda3目录下，我的pyconfig.h两处在（1）C:\Users\wang\Anaconda3\include，记事本打开pyconfig.h，1)查找python37_d.lib，改为python37.lib；2)查找Py_DEBUG，注销：//#       define Py_DEBUG；（2）C:\Users\wang\Anaconda3\pkgs\python-3.7.0-hea74fb7_0\include，记事本打开pyconfig.h，1)查找python37_d.lib，改为python37.lib；2)查找Py_DEBUG，注销：//#       define Py_DEBUG；）

在方案九中的法二已有说明！

Issue9：添加系统环境变量？

答：在计算机-环境变量-path中增加CMake：where to build the binaries中设置的路径\install\x64\vc14\bin

（我的是D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild\install\x64\vc14\bin）

Issue10：配置新的工程？

答：打开VS2015，新建一个工程
找到属性管理器->Debug|x64->右击Microsoft.Cpp.x64.user->属性
1）VC++目录-包含目录
<where to build the binaries中设置的路径>\install\include
<where to build the binaries中设置的路径>\install\include\opencv
<where to build the binaries中设置的路径>\install\include\<opencv2>
2）VC++目录-库目录
<where to build the binaries中设置的路径>\install\x64\vc14\lib
3）链接器-输入-附加依赖项
这里添加的.lib文件都需要出现在<where to build the binaries中设置的路径>\install\x64\vc14\lib 中。如果lib文件被添加到附加依赖项里，但是上述文件夹中没有该lib文件，会出现找不到XXX.lib的错误。

（我的where to build the binaries中设置的路径是D:\ProgramFiles\OpenCV3\opencv\mybuild）

Issue11：测试？

答：在工程项目中新建一个cpp，记得添加到工程里。输入如下代码：

#include <iostream>  
#include <opencv2/core/core.hpp>  
#include<opencv2/highgui/highgui.hpp>  
using namespace cv;

int main()
{
    Mat img = imread("D:/Working/opencvimg/lena.jpg");//读入一张图片，更改为自己电脑需要调用的图片的路径和图片名称。
    namedWindow("Test");     //创建一个名为Test窗口
    imshow("Test", img);   //窗口中显示图像
    waitKey(5000);            //等待5000ms后窗口自动关闭
}

选择Debug，x64,运行代码。

三、主要参考链接：

1）Win10+vs2015+opencv3.4.1+附加模块opencv_contrib+cmake3.11.0编译和配置——https://elody-07.github.io/opencv3.4.1+contrib+cmake3.11.0/#2-opencv3-4-1

2）【图像处理】windows 10 + vs2015+ opencv3.0.0 +附加模块opencv_contrib编译和配置——https://blog.csdn.net/chentravelling/article/details/59540828

3）opencv3.0中contrib模块的添加——https://blog.csdn.net/streamchuanxi/article/details/51044929

4）Opencv3.0和contribute模块的下载 编译 安装——https://blog.csdn.net/u012462822/article/details/49100025#comments

5）在Windows下编译扩展OpenCV 3.1.0 + opencv_contrib——https://www.cnblogs.com/jliangqiu2016/p/5597501.html

以上Issue是关于VS2015配置opencv3.0中contrib模块的，以下Issue针对项目。

四、项目Issue：

Issue12：测试SIFT代码？

答：在工程项目中新建一个cpp，记得添加到工程里。输入如下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv::xfeatures2d;
using namespace std;
using namespace cv;
// 计算图像的SIFT特征及匹配
float cacSIFTFeatureAndCompare(cv::Mat srcImage1,
    cv::Mat srcImage2, float paraHessian)
{
    CV_Assert(srcImage1.data != NULL && srcImage2.data != NULL);
    // 转换为灰度
    cv::Mat grayMat1, grayMat2;
    cv::cvtColor(srcImage1, grayMat1, CV_RGB2GRAY);
    cv::cvtColor(srcImage2, grayMat2, CV_RGB2GRAY);
    // 初始化SIFT检测描述子
    cv::Ptr<Feature2D> sift = xfeatures2d::SIFT::create();

    // 关键点及特征描述矩阵声明
    vector<cv::KeyPoint> keyPoints1, keyPoints2;
    cv::Mat descriptorMat1, descriptorMat2;

    sift->detectAndCompute(grayMat1, Mat(), keyPoints1, descriptorMat1);
    sift->detectAndCompute(grayMat2, Mat(), keyPoints2, descriptorMat2);
    float result = ;
    // 特征点匹配
    if (keyPoints1.size() >  && keyPoints2.size() > )
    {
        // 计算特征匹配点
        cv::FlannBasedMatcher matcher;
        vector< cv::DMatch > matches;
        std::vector<cv::DMatch> viewMatches;
        matcher.match(descriptorMat1, descriptorMat2, matches);
        // 最优匹配判断
        double minDist = ;
        for (int i = ; i < matches.size(); i++)
        {
            if (matches[i].distance < minDist)
                minDist = matches[i].distance;
        }
        // 计算距离特征符合要求的特征点
        int num = ;
        std::cout << "minDist: " << minDist << std::endl;
        for (int i = ; i < matches.size(); i++)
        {
            // 特征点匹配距离判断
            if (matches[i].distance <=  * minDist)
            {
                result += matches[i].distance * matches[i].distance;
                viewMatches.push_back(matches[i]);
                num++;
            }
        }
        // 匹配度计算
        result /= num;
        // 绘制特征点匹配结果
        cv::Mat matchMat;
        cv::drawMatches(srcImage1, keyPoints1,
            srcImage2, keyPoints2, matches, matchMat);
        cv::imshow("matchMat", matchMat);
        cv::waitKey();
    }
    return result;
}
int main()
{
    // 读取源图像及待匹配图像
    cv::Mat srcImage1 =
        cv::imread("D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand1.jpg", );
    if (srcImage1.empty())
        return -;
    cv::Mat srcImage2 =
        cv::imread("D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand3.jpg", );
    if (srcImage2.empty())
        return -;
    float matchRate = cacSIFTFeatureAndCompare(srcImage1, srcImage2, );
    std::cout << "matchRate: " << matchRate << std::endl;
    return ;
}

OpenCV_SIFT

测试SURF代码？

在工程项目中新建一个cpp，记得添加到工程里。输入如下代码：

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d.hpp>
#include <opencv2/xfeatures2d/nonfree.hpp>
#include <iostream>

using namespace cv::xfeatures2d;
using namespace std;
using namespace cv;

// 计算图像的SURF特征及匹配
float cacSURFFeatureAndCompare(cv::Mat srcImage1,
    cv::Mat srcImage2, float paraHessian)
{
    CV_Assert(srcImage1.data != NULL && srcImage2.data != NULL);
    // 转换为灰度
    cv::Mat grayMat1, grayMat2;
    cv::cvtColor(srcImage1, grayMat1, CV_RGB2GRAY);
    cv::cvtColor(srcImage2, grayMat2, CV_RGB2GRAY);
    // 初始化SURF检测描述子
    cv::Ptr<Feature2D> surf = xfeatures2d::SURF::create();

    // 关键点及特征描述矩阵声明
    vector<cv::KeyPoint> keyPoints1, keyPoints2;
    cv::Mat descriptorMat1, descriptorMat2;

    surf->detectAndCompute(grayMat1, Mat(), keyPoints1, descriptorMat1);
    surf->detectAndCompute(grayMat2, Mat(), keyPoints2, descriptorMat2);
    float result = ;
    // 特征点匹配
    if (keyPoints1.size() >  && keyPoints2.size() > )
    {
        // 计算特征匹配点
        cv::FlannBasedMatcher matcher;
        vector< cv::DMatch > matches;
        std::vector<cv::DMatch> viewMatches;
        matcher.match(descriptorMat1, descriptorMat2, matches);
        // 最优匹配判断
        double minDist = ;
        for (int i = ; i < matches.size(); i++)
        {
            if (matches[i].distance < minDist)
                minDist = matches[i].distance;
        }
        // 计算距离特征符合要求的特征点
        int num = ;
        std::cout << "minDist: " << minDist << std::endl;
        for (int i = ; i < matches.size(); i++)
        {
            // 特征点匹配距离判断
            if (matches[i].distance <=  * minDist)
            {
                result += matches[i].distance * matches[i].distance;
                viewMatches.push_back(matches[i]);
                num++;
            }
        }
        // 匹配度计算
        result /= num;
        // 绘制特征点匹配结果
        cv::Mat matchMat;
        cv::drawMatches(srcImage1, keyPoints1,
            srcImage2, keyPoints2, matches, matchMat);
        cv::imshow("matchMat", matchMat);
        cv::waitKey();
    }
    return result;
}
int main()
{
    // 读取源图像及待匹配图像
    cv::Mat srcImage1 =
        cv::imread("D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand1.jpg", );
    if (srcImage1.empty())
        return -;
    cv::Mat srcImage2 =
        cv::imread("D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand3.jpg", );
    if (srcImage2.empty())
        return -;
    float matchRate = cacSURFFeatureAndCompare(srcImage1, srcImage2, );
    std::cout << "matchRate: " << matchRate << std::endl;
    return ;
}

OpenCV_SURF

注意：（1）选择Debug，x64,运行代码。

　　　（2）图片的路径！（我的图片中设置的路径是D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand1.jpg和D:/Working/VS2015Projects/firstopencv082101/OpenCV2019082101/images/hand3.jpg）

参考：《OpenCV图像处理编程实例》朱伟等著

Issue13：运行SIFT/SURF代码错误？

答：若选择Debug，x86报错：LNK1104    无法打开文件“opencv_img_hash341d.lib”

原因：在编译时配置的是x64，而x86无法调用x64的包

解决：在编译时配置x86，但还未实验，在前面的方案中配置x86失败了，提示：模块计算机类型“x64”与目标计算机类型“X86”冲突

　　若选择Release，x64报错：发生生成错误，无法解析的外部符号。

原因：在Issue10：配置新的工程中属性管理器->Debug|x64->右击Microsoft.Cpp.x64.user->属性，只配置了Debug|x64

解决：配置新的工程中属性管理器->Release|x64->右击Microsoft.Cpp.x64.user->属性