学习OpenCV——Surf简化版

之前写过一遍关于学习surf算法的blog：http://blog.csdn.net/sangni007/article/details/7482960

但是代码比较麻烦，而且其中还涉及到flann算法（其中的Random KDTree+KNN），虽然能看明白，但是比较费劲，今天在文档中找到一个简化版本：

1.SurfFeatureDetector detector( minHessian );构造surf检测器；

detector.detect( img_1, keypoints_1 ); detector.detect( img_2, keypoints_2 );检测

2.SurfDescriptorExtractor extractor;提取描述结构

Mat descriptors_1, descriptors_2;

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

3.BruteForceMatcher< L2<float> > matcher;牛逼的匹配结构啊！！！！可以直接暴力测量距离

std::vector< DMatch > matches;

matcher.match( descriptors_1, descriptors_2, matches );

文档：http://opencv.itseez.com/modules/gpu/doc/feature_detection_and_description.html?highlight=bruteforce#gpu::BruteForceMatcher_GPU

PS：OpenCV 你是在太强悍了！！！只有我想不到，木有你办不到的啊！ 我真心跪了！

1. /**
2. * @file SURF_descriptor
3. * @brief SURF detector + descritpor + BruteForce Matcher + drawing matches with OpenCV functions
4. * @author A. Huaman
5. */
6. #include <stdio.h>
7. #include <iostream>
8. #include "opencv2/core/core.hpp"
9. #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
10. #include "opencv2/highgui/highgui.hpp"
11. using namespace cv;
12. using namespace std;
13. void readme();
14. /**
15. * @function main
16. * @brief Main function
17. */
18. int main( int argc, char** argv )
19. {
20. //if( argc != 3 )
21. //{ return -1; }
22. Mat img_1 = imread( "D:/src.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
23. Mat img_2 = imread( "D:/Demo.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE );
24. if( !img_1.data || !img_2.data )
25. { return -1; }
26. //-- Step 1: Detect the keypoints using SURF Detector
27. int minHessian = 400;
28. double t=getTickCount();
29. SurfFeatureDetector detector( minHessian );
30. std::vector<KeyPoint> keypoints_1, keypoints_2;
31. detector.detect( img_1, keypoints_1 );
32. detector.detect( img_2, keypoints_2 );
33. //-- Step 2: Calculate descriptors (feature vectors)
34. SurfDescriptorExtractor extractor;
35. Mat descriptors_1, descriptors_2;
36. extractor.compute( img_1, keypoints_1, descriptors_1 );
37. extractor.compute( img_2, keypoints_2, descriptors_2 );
38. //-- Step 3: Matching descriptor vectors with a brute force matcher
39. BruteForceMatcher< L2<float> > matcher;
40. std::vector< DMatch > matches;
41. matcher.match( descriptors_1, descriptors_2, matches );
42. t=getTickCount()-t;
43. t=t*1000/getTickFrequency();
44. //-- Draw matches
45. Mat img_matches;
46. drawMatches( img_1, keypoints_1, img_2, keypoints_2, matches, img_matches );
47. cout<<"Cost Time:"<<t<<endl;
48. //-- Show detected matches
49. imshow("Matches", img_matches );
50. waitKey(0);
51. return 0;
52. }
53. /**
54. * @function readme
55. */
56. void readme()
57. { std::cout << " Usage: ./SURF_descriptor <img1> <img2>" << std::endl; }

图像中match的keypoints没有经过过滤。导致匹配点过多

文档地址：http://opencv.itseez.com/doc/tutorials/features2d/feature_description/feature_description.html?highlight=description

文档中还有一个版本带定位的和过滤Match的，

：http://opencv.itseez.com/doc/tutorials/features2d/feature_homography/feature_homography.html?highlight=drawmatchesflags

from: http://blog.csdn.net/yangtrees/article/details/7544133